乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-muhammadsajeel
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 肿瘤特征, 细胞核特征, 诊断预测, 医疗健康
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诊断数据，记录了肿瘤的各种细胞核特征，用于辅助诊断和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于威斯康星州，可能代表特定医疗机构或区域的患者群体。
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，以及其均值、标准误差和最差情况（worst）的三个维度。此外，还包括一个诊断结果（M代表恶性，B代表良性）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为breast cancer.csv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集，经过整理，可用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤特征分析、以及预测模型的构建。
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：适用于医学研究和生物信息学领域，用于分析肿瘤特征与诊断结果之间的关系，探索影响乳腺癌诊断的关键因素。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发肿瘤诊断辅助系统，提高诊断准确性和效率。
决策支持：支持医生进行临床诊断，辅助制定治疗方案，改善患者预后。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解数据分析在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于构建乳腺癌诊断预测模型，评估不同特征的重要性，并探索肿瘤生物学特性。
