乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeaturesDataset-ssiddharth408
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 细胞核特征, 数据分析, 医疗健康, 疾病预测, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌肿瘤细胞的诊断特征数据，用于预测肿瘤是良性（B）还是恶性（M）。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：数据来源于威斯康星大学医院，但可用于一般性的乳腺癌诊断研究。
数据维度：数据集包含569个样本，每个样本具有32个特征，包括细胞核的各项测量指标，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，便于数据分析和建模。数据包含了“id” (样本ID), “diagnosis” (诊断结果，M代表恶性，B代表良性)以及30个与细胞核相关的特征。
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、医学影像分析以及机器学习交叉领域的学术研究，如乳腺癌诊断、肿瘤分类、特征重要性分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、疾病风险预测、以及个性化医疗方案开发方面。
决策支持：支持医疗机构的诊断决策，辅助医生进行病情评估。
教育和培训：作为医学、生物信息学及数据科学课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断的特征与建模。
此数据集特别适合用于探索细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，并构建预测模型，从而提升诊断的准确性和效率。
