乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-akshayr009
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, 医学影像, 肿瘤特征, 数据挖掘, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的乳腺癌肿瘤细胞的各项特征数据，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。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：数据来源未明确，但数据本身具有普适性，可用于各种乳腺癌研究。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤细胞的半径、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，以及这些特征的均值、标准差和最差值，以及一个诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为Cancer_Data.csv，便于数据处理和分析。数据集中包含id, diagnosis, 以及其他30个描述肿瘤特征的数值型字段和一个Unnamed: 32字段。数据已经经过预处理，可以直接用于机器学习模型的训练。
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，用于肿瘤诊断、预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断工具开发、疾病风险评估和预后预测方面。
决策支持：支持医生进行临床诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习方法。
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，帮助用户构建预测模型，提高乳腺癌诊断的准确性和效率。
