乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-lilygroup
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 细胞特征, 肿瘤分类
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据库的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了乳腺癌肿瘤的细胞核特征，用于辅助诊断和疾病预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学数据集合。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集代表了全球范围内的乳腺癌病例。
数据维度：数据集包括肿瘤的各项细胞核特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和最差情况（worst）下的值。同时，数据还包含诊断结果（M代表恶性，B代表良性）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗研究或相关数据库，已进行标准化处理，确保数据质量。
该数据集适合用于乳腺癌诊断和预后预测研究，以及机器学习模型的训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于肿瘤学、医学影像学和生物信息学等领域的学术研究，如乳腺癌的诊断方法研究、肿瘤特征分析、预后预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、疾病风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生和研究人员进行更准确的诊断和治疗决策，提高患者生存率和生活质量。
教育和培训：作为医学、生物学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解肿瘤诊断过程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高乳腺癌诊断的准确性和效率。
