乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-ks2001
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 医疗诊断, 数据分析, 特征工程, 肿瘤分类, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星大学医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了关于乳腺癌肿瘤的各种特征信息，用于辅助诊断和研究。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：数据来源于美国威斯康星大学医院，代表特定医疗机构的病人数据。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的平均半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，以及对应的标准误和最差情况下的特征值。此外，还包括肿瘤的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast_cancer.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于美国威斯康星大学医院，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究和数据建模、机器学习等技术应用。
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研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、疾病预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在乳腺癌早期诊断、风险评估和辅助治疗方案制定方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断，提高诊断准确性。
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辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断与数据分析。
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，帮助用户实现构建预测模型、优化诊断流程等目标。
