乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-vladimirdolgansky
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 肿瘤特征, 数据分析, 医疗健康, 细胞核特征, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据来源于医疗机构的临床病例。
数据维度：数据集包括肿瘤的多种细胞核特征，以及诊断结果（良性或恶性）。具体包括：id，diagnosis（诊断结果，M代表恶性，B代表良性），以及包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数的均值、标准误和最大值等30个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为data2.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开医学研究，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，例如肿瘤特征分析、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，特别是在辅助诊断、疾病风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断和治疗方案选择。
教育和培训：作为医学、生物信息学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断。
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，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，实现辅助诊断的目的。
