乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-udityanarayantiwari
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，肿瘤诊断，特征工程，机器学习，二分类，医学影像，数据分析，特征选择
数据概述：
该数据集包含来自公开医学数据库的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤的各项细胞核特征，用于区分良性（B）和恶性（M）肿瘤。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，通常代表通用医学研究场景。
数据维度：数据集包括31个特征，涵盖了肿瘤细胞核的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等多个维度，以及诊断结果（B代表良性，M代表恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学研究数据库，已进行标准化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、特征重要性分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于医学研究、生物信息学等领域的学术研究，例如肿瘤诊断模型的开发、特征重要性分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在肿瘤诊断辅助系统、风险评估模型等方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，辅助制定个性化的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、机器学习等相关课程的案例分析数据，帮助学生理解数据分析在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建和优化肿瘤诊断模型，提高诊断准确率。
