威斯康星州乳腺癌诊断数据集WisconsinBreastCancerDiagnosticDataset-mlnchkdv
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，诊断，数据集，机器学习，医学，疾病预测，肿瘤，病理学
数据概述： 该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌诊断数据，记录了乳腺肿瘤的细胞核特征信息，用于预测肿瘤是良性还是恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间不明确，但数据代表了临床诊断的典型案例。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州。
数据维度：数据集包括细胞核的多个特征，例如半径，纹理，周长，面积，平滑度，紧凑度，凹度，凹点，对称性和分形维数，以及这些特征的平均值，标准误差和最大值。还包括肿瘤的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于威斯康星大学医院，并已进行整理和标注。
该数据集适合用于医学研究，机器学习和数据挖掘等领域，特别是在肿瘤诊断，疾病预测和模式识别方面具有重要应用价值。
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，肿瘤特征分析和机器学习模型构建等研究，如预测乳腺癌的复发风险，评估不同特征的重要性等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在辅助诊断，风险评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，提高诊断准确率，改善患者治疗效果。
教育和培训：作为医学，生物信息学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断，机器学习模型构建和特征分析等技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌肿瘤的细胞核特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现乳腺癌的早期诊断和风险评估，提高患者的生存率和生活质量。
