威斯康星州乳腺癌诊断数据集WisconsinBreastCancerDiagnosisDataset-gimurthy
数据来源：互联网公开数据
标签：医学诊断，乳腺癌，数据集，机器学习，生物信息学，肿瘤学，数据挖掘，分类算法
数据概述： 该数据集包含来自威斯康星州医院的患者乳腺癌诊断数据，记录了乳腺癌细胞核的数字图像特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为20世纪80年代至90年代。
地理范围：数据涵盖威斯康星州地区的乳腺癌患者样本。
数据维度：数据集包括细胞核的10个量化特征及其均值，标准差和最大值，如半径，纹理，周长，面积，平滑度等，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于分析处理。
来源信息：数据来源于威斯康星大学医疗中心的研究数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学诊断，生物信息学及机器学习领域，特别是在肿瘤分类，乳腺癌早期筛查及诊断模型开发方面具有重要价值。
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：适用于乳腺癌诊断方法，肿瘤分类算法等医学研究，如细胞特征与癌症类型的关系分析，诊断模型性能比较等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在乳腺癌早期筛查，辅助诊断及个性化治疗方面。
决策支持：支持临床诊断决策优化和医疗资源分配，帮助医生提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学，数据科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学数据分析与分类技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌细胞特征与恶性程度的关系，帮助用户实现准确的癌症诊断，为医疗辅助诊断和肿瘤学研究提供数据支持。
