乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-sanjanavoona1043
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, 肿瘤分类, 医疗数据, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌肿瘤细胞的各项特征数据，用于辅助肿瘤诊断和良恶性分类。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：数据来源于威斯康星州，但研究结果具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含肿瘤细胞的多个特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点数、对称性和分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和最差值。此外，还有肿瘤的ID和诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：该数据来源于公开的医疗数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肿瘤诊断、疾病预测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：适用于医学研究和生物信息学研究，例如肿瘤细胞特征与肿瘤良恶性之间的关系研究，以及不同特征对诊断结果的影响分析。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、疾病风险评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，并为患者提供更准确的预后评估。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学相关课程的辅助材料，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联，帮助用户构建预测模型、提高诊断准确率，并为临床决策提供数据支持。
