乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-balakrishnachowdary
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 临床数据, 数据分析, 肿瘤特征, 二分类, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州立大学医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，用于预测肿瘤是良性（B）还是恶性（M）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州立大学医院，可代表特定医疗机构的肿瘤病例。
数据维度：包括肿瘤的30个特征，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度等，以及诊断结果（M代表恶性，B代表良性）和肿瘤ID。
数据格式：CSV格式，文件名为cancer.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的UCI机器学习数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究和机器学习模型的构建。
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：适用于医学研究和数据科学交叉领域的学术研究，如肿瘤诊断的特征分析、机器学习模型比较研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、风险预测模型等方面的应用。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，并为患者提供个性化的治疗方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和医学影像分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，构建和优化乳腺癌诊断模型，提升预测精度。
