乳腺癌肿瘤诊断特征分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-newblackcow
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, 临床医学, 诊断预测, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州医院的乳腺癌肿瘤细胞核特征数据，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州，但具有一定的普适性，可用于其他地区的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包含肿瘤细胞的32个特征，包括细胞核的半径、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、标准误差和最差情况下的值。此外，还包括一个用于诊断的标签（M代表恶性，B代表良性）和病人的ID。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开医学数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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、医学影像分析、生物信息学等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的开发、肿瘤特征与预后关系的研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤早期诊断、辅助诊断系统开发等领域。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，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数据，帮助学生理解肿瘤诊断流程，并进行数据分析和建模。
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系，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，提高诊断准确率。
