乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-damlaentrk
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, 数据分析, 医学, 诊断预测
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了与乳腺癌肿瘤诊断相关的细胞核特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为静态数据集。
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数据集。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹度、凹点、对称性、分形维数等，以及对应的均值、标准差和最差值，以及一个诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer-data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理和清洗，方便直接用于分析。
该数据集适合用于乳腺癌肿瘤诊断的研究和数据建模、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：适用于医学领域学术研究，如肿瘤诊断的特征分析、机器学习模型构建、诊断预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤早期诊断、风险评估、辅助诊断等方面。
决策支持：支持医生进行诊断决策，辅助制定治疗方案，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断相关的特征。
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，帮助用户实现肿瘤分类、预测诊断结果等目标。
