乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-mdriponmiah
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞特征, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 临床医学, 肿瘤学
数据概述：
该数据集包含来自公开医学数据库的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤细胞的多种特征指标以及对应的诊断结果。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：数据来源未明确标注，但可推测为全球范围内的乳腺癌病例。
数据维度：数据集包含33个字段，包括肿瘤细胞的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维度等多个特征的均值、标准误、最差值，以及肿瘤的ID和诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为Breast Cancer.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开医学数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤细胞特征分析和机器学习建模。
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，特别是肿瘤学研究，例如肿瘤细胞特征与诊断结果的关系分析、不同特征对诊断结果的影响研究等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在肿瘤诊断、疾病预测、辅助诊断系统开发等方面。
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：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和机器学习应用。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与乳腺癌诊断结果之间的关联，帮助用户构建预测模型、提高诊断准确率，以及深入了解肿瘤的生物学特性。
