乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-someshbanerjee01
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, 疾病预测, 生物医学, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州立大学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：数据未明确标注时间，可以视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州，可以代表特定地区的患者样本。
数据维度：数据集包括32个特征，涵盖了肿瘤细胞核的多种量化指标，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、对称性、分形维度等。其中“diagnosis”字段表示诊断结果，M代表恶性肿瘤，B代表良性肿瘤。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤特征分析、机器学习模型训练与评估。
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、生物医学工程等领域的学术研究，如肿瘤细胞特征与诊断结果的关系分析、不同特征对诊断准确性的影响研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为生物医学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断过程。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升诊断准确性。
