乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-dbhardwaj21
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 细胞核特征, 疾病预测, 医疗健康, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州麦迪逊市医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了细胞核的各项特征，用于辅助乳腺癌的诊断与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州，但其结论具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的半径、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，以及它们的均值、标准误和最差情况下的值，以及诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已进行预处理，去除了缺失值。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤特征分析以及机器学习模型的构建与评估。
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、生物医学工程等领域的研究，如肿瘤特征分析、诊断方法优化、生存预测等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发乳腺癌辅助诊断系统、风险评估模型等。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学等专业课程的实训材料，帮助学生理解肿瘤特征、掌握数据分析与建模技能。
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。
