乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-sandeshpal
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, 细胞核特征, 恶性肿瘤, 良性肿瘤, 医疗健康
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诊断数据，记录了与乳腺癌诊断相关的细胞核特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤细胞核的半径、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，以及对应的均值、标准误差和最差值（worst）等。其中，"diagnosis"字段表示诊断结果（M代表恶性，B代表良性），"id"字段为病人的唯一标识符。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的UCI机器学习数据库，并已进行预处理和整理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测、肿瘤特征分析和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，用于探索乳腺癌的病理特征与诊断之间的关系，以及不同特征对诊断结果的影响。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在辅助诊断系统、早期预警系统和个性化治疗方案制定方面具有应用价值。
决策支持：支持医学专家进行乳腺癌诊断和治疗决策，并为患者提供更精准的医疗服务。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员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预测模型，区分良性与恶性肿瘤，并探索影响乳腺癌诊断的关键因素，从而提高诊断准确性和患者生存率。
