乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-augustingnanguenon
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, 肿瘤特征, 数据分析, 细胞学, 诊断预测
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤的各种细胞学特征，用于辅助乳腺癌的诊断与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于全球范围内的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包含肿瘤的30个特征，例如半径、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，以及对应的诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断与预后预测，以及肿瘤特征分析等研究。
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，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、预后预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在临床诊断、辅助决策、风险评估等方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤特征和诊断过程。
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系，帮助用户构建有效的诊断模型，提高诊断准确率。
