乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatureDataset-mohamedeldsokey33
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, 医学影像, 肿瘤特征, 诊断预测, 生物医学
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特征数据，用于预测肿瘤的良恶性。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，主要针对美国患者。
数据维度：数据集包括肿瘤的多种特征，如半径、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，以及这些特征的均值、标准误差和最差情况（worst）下的测量值。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data.csv，包含32个字段，其中一列“Unnamed: 32”为空值，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断和预测相关的研究，以及数据建模、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：适用于肿瘤诊断、生物医学工程等领域的学术研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、风险评估模型等应用方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，优化诊断流程，提升诊断准确率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断。
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，帮助用户实现肿瘤良恶性的预测，提高诊断效率和准确性。
