乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-turhangksu
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，肿瘤诊断，特征工程，机器学习，二分类，医学影像，数据分析，疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的肿瘤特征快照。
地理范围：数据未限定地理范围，通常代表了医学研究中常见的肿瘤样本。
数据维度：数据集包含肿瘤的多种属性，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、对称性和分形维数等。数据集中包含“id”（样本编号）、“diagnosis”（诊断结果，M代表恶性，B代表良性），以及30个与肿瘤特征相关的数值型指标，如radius_mean, texture_mean等。
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：数据来源于公开的医学研究，已经过标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤特征分析以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于医学研究和生物信息学领域，用于研究肿瘤特征与诊断结果之间的关系，探索新的诊断指标。
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、疾病预测和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持医生在临床诊断中进行辅助决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征对诊断结果的影响，帮助用户构建预测模型，提升诊断准确率。
