乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-nimaabdpoor
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 特征工程, 肿瘤分类, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤的多种物理特征，旨在用于辅助诊断和疾病预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但通常此类数据集来源于医疗研究机构。
数据维度：数据集包含33个特征，包括肿瘤的ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及肿瘤的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等在均值、标准误和最差情况下的测量值。
数据格式：CSV格式，文件名为HW3-Cancercsv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及肿瘤分类、预后预测等机器学习模型的构建。
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，特别是乳腺癌诊断、肿瘤特征分析、预后预测等方向的研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发辅助诊断系统、肿瘤风险评估模型等。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，帮助医生更准确地判断肿瘤性质和制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的辅助材料，用于学生和研究人员进行数据分析和模型训练。
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联，帮助用户构建预测模型、提高诊断准确性。
