乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-nsaravana

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, 数据分析, 特征工程, 肿瘤分类, 疾病预测

数据概述：该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤诊断相关的多种特征。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，但数据特征具有普适性，可用于全球范围内的乳腺癌研究。数据维度：数据集包含33个字段，包括肿瘤的ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及肿瘤的多种物理特征，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，这些特征均分为均值、标准误差和最差三种情况进行记录。数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，方便数据分析与处理。来源信息：数据集来源于公开医学研究，经过整理和标准化，适用于机器学习模型的训练和评估。该数据集适合用于乳腺癌诊断的预测模型构建、特征重要性分析，以及肿瘤分类研究。

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，如肿瘤特征对诊断结果的影响分析、不同诊断模型的性能比较等。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、风险评估、个性化治疗方案制定等方面。决策支持：支持临床医生的诊断决策，辅助制定更精准的治疗方案。教育和培训：作为生物医学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断特征与诊断结果的关系。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联，帮助用户实现乳腺癌的早期检测、提高诊断准确率等目标。