乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-solance
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 临床数据, 肿瘤特征, 数据分析, 疾病预测, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺肿瘤的诊断结果以及相关的肿瘤特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，可视为全球范围内乳腺癌研究的通用数据。
数据维度：数据集包括肿瘤的各项测量指标（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）的均值、标准误和最差值，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为Breast_Data.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。数据中包含32个字段，包括ID、诊断结果以及30个与肿瘤相关的特征。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤特征分析和机器学习模型的训练与评估。
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，如肿瘤特征与诊断结果的相关性分析、不同诊断方法的比较研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、疾病预测模型等方面的应用。
决策支持：支持医生进行乳腺癌的诊断与治疗决策，以及医疗机构进行医疗资源规划。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和机器学习方法。
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，构建和评估乳腺癌诊断模型，并提升诊断的准确性和效率。
