乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-nairasaeedmuhammad
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞核特征, 机器学习, 诊断分析, 疾病预测, 数据挖掘, 医学影像
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤细胞的各项特征，用于辅助乳腺癌的诊断与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表了医学研究中常用的肿瘤样本。
数据维度：数据集包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，用M和B表示），以及30个与细胞核相关的特征，包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，并且每个特征都包含了均值、标准误差和最差情况下的三个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为data - data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集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相关的研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于肿瘤学、生物医学工程等领域的学术研究，如肿瘤细胞特征分析、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，特别是在辅助诊断系统、疾病风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断准确性。
教育和培训：作为生物医学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断过程。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化诊断流程。
