乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-poorvaahuja
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, 数据分析, 肿瘤学, 医疗诊断, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星大学医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了通过细胞核图像分析得到的肿瘤特征。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，代表了当地的医疗诊断案例。
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，以及对应的均值、标准误差和最差（worst）情况下的测量值。同时，还包括诊断结果（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data.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的预测模型构建，以及肿瘤特征与诊断结果之间的关系研究。
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学术研究，如肿瘤细胞特性分析、诊断模型构建、影响诊断的因素分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、疾病风险评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习算法。
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联，从而提升乳腺癌诊断的准确性和效率。
