乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-luwwrr
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 医疗影像, 机器学习, 疾病预测, 数据分析, 特征工程, 癌症研究
数据概述：
该数据集包含来自公开医学数据库的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态的医学诊断数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但一般认为代表了全球范围内的乳腺癌诊断案例。
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、紧密度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，以及其对应的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_breast-cancer.csv，便于数据分析和模型构建。数据集中“diagnosis”列表示诊断结果，M代表恶性肿瘤，B代表良性肿瘤。
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、肿瘤学研究，特别是乳腺癌的诊断和预后分析。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、疾病风险评估、个性化医疗等领域。
决策支持：支持临床医生在乳腺癌诊断中的决策制定，以及辅助医学研究人员进行深入分析。
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乳腺癌诊断流程和相关特征。
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，帮助用户建立预测模型，提高乳腺癌诊断的准确性和效率。
