乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-bbyclub
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞核特征, 机器学习, 诊断分析, 疾病预测, 数据挖掘, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的细胞核特征，用于辅助乳腺癌的诊断与分析。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：数据来源未明确，但通常这类数据代表了医疗机构的临床诊断案例。
数据维度：数据集包括肿瘤的“id”（唯一标识符）、“diagnosis”（诊断结果，M代表恶性，B代表良性），以及30个与细胞核相关的数值特征，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，同时包含各特征的均值、标准误和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和建模。
数据来源信息：数据来源于公开的医学研究或数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测模型的构建、肿瘤特征分析以及疾病风险评估。
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：适用于医学研究领域，用于探索乳腺癌肿瘤的生物学特性、不同特征之间的关联性，以及诊断方法的研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，例如，辅助医生进行乳腺癌诊断，开发基于机器学习的早期诊断工具。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，优化诊断流程，提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业课程的实训材料，帮助学生理解数据分析在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于建立预测模型，实现对乳腺癌肿瘤性质的分类，从而提升诊断的准确性和效率，改善患者的预后。
