ICR年龄相关状况识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：年龄相关状况,数据分析,数据预处理,特征选择,机器学习,数据填充,线性回归,KNNImputer
数据概述：
本数据集是基于ICR年龄相关状况识别竞赛数据集创建的，通过填充缺失值生成的不同版本的数据集。数据集包含了多个子版本，每个子版本采用不同的方法处理缺失值和特征选择。数据集中的特征包括多个数值型和类别型变量，用于分析和预测年龄相关的状况。
数据用途概述：
该数据集适用于年龄相关状况的研究、数据分析和机器学习模型的训练。研究人员可以利用数据集进行特征工程，选择重要特征以提高模型性能；数据科学家可以使用数据集来开发和验证预测模型；医疗专业人士可以利用数据集来了解和预测年龄相关的健康状况。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握数据预处理和特征工程的技巧。
举例：
版本1：通过删除所有包含缺失值的行创建。
版本2：通过删除包含大量缺失值的'BQ'和'EL'列创建，剩余缺失值的行被删除。
版本3：通过用每列的平均值（中位数作为平均值）填充缺失值创建。
版本4：通过使用线性回归模型填充'BQ'和'EL'列的缺失值，剩余缺失值用所在列的平均值填充。'AB', 'AF', 'AH', 'AM', 'CD', 'CF', 'DN', 'FL' 和 'GL'用于计算'BQ'的缺失值，'CU', 'GE' 和 'GL'用于计算'EL'的缺失值。模型存放在version4/imputer。创建了两个子版本，仅提取数据集中的重要特征。
版本5：通过使用KNNImputer填充缺失值创建。创建了两个子版本，仅提取数据集中的重要特征。
对于类别特征'EJ'，'A'被编码为0，'B'被编码为1。更多关于数据集转换的详细信息，请访问此笔记本。
