乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisData-irmawatiar
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, 癌症检测, 数据分析, 生物医学, 临床应用
数据概述：
该数据集包含来自UCI机器学习库的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤细胞核的各项特征，用于辅助判断肿瘤的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，可推测为医学研究或临床诊断中的样本。
数据维度：数据集包括肿瘤的ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性）以及30个细胞核特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度等，以及这些特征的均值、标准误和最大值。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，是医学领域常用的公开数据集。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究和机器学习模型的构建，如分类、预测等。
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：适用于生物医学、肿瘤学、机器学习等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的开发、特征重要性分析等。
行业应用：可用于辅助临床医生进行乳腺癌的诊断，或用于开发基于影像学或其他检测手段的辅助诊断系统。
决策支持：为医疗机构提供数据支持，用于评估诊断方案的有效性、优化患者治疗方案等。
教育和培训：作为生物医学、数据科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解分类、特征工程等概念。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与肿瘤良恶性之间的关系，帮助用户开发诊断模型，提高乳腺癌的早期诊断和治疗水平。
