乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-yannnaravas
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, 特征工程, 诊断预测, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究机构的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤的各项物理特征和诊断结果，用于辅助乳腺癌的诊断与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表全球范围内的乳腺癌患者。
数据维度：数据集包括30个特征，如“mean radius”（平均半径）、“mean texture”（平均纹理）、“mean perimeter”（平均周长）等，以及一个“target”变量，表示诊断结果（0代表良性，1代表恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为cancerData.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肿瘤诊断、疾病预测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：适用于医学研究和生物信息学领域的学术研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、影响因素分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤早期诊断、辅助诊断系统开发和风险评估方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解肿瘤诊断与预测。
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，帮助用户构建和优化预测模型，从而提升诊断准确率。
