健康风险因素与吸烟状态预测数据集HealthRiskFactorsandSmokingStatusPrediction-amalsp220

数据来源：互联网公开数据

标签：健康, 风险因素, 吸烟, 慢性病, 预测模型, 生物特征, 机器学习, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自健康调查的数据，记录了个体多种健康风险因素以及吸烟状态。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为横断面数据集。地理范围：数据未明确标明具体地理范围，但数据可能来源于特定健康调查或研究。数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：个体标识符（id），年龄（age），身高（cm），体重（kg），腰围（cm），视力（左右眼），听力（左右耳），收缩压，舒张压，空腹血糖，胆固醇，甘油三酯，高密度脂蛋白，低密度脂蛋白，血红蛋白，尿蛋白，血清肌酐，天冬氨酸转氨酶（AST），丙氨酸转氨酶（ALT），γ-谷氨酰转移酶（Gtp），龋齿，以及吸烟状态（smoker_status）。数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。提供了训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交样例（sample_submission.csv）。来源信息：数据来源于公开的健康调查或研究，已进行预处理，包括缺失值处理和标准化。该数据集适合用于健康风险因素分析、慢性病风险预测和数据建模。

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：适用于健康风险因素与吸烟行为关系的学术研究，以及慢性病风险预测模型构建。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、个性化健康管理方案制定等方面。决策支持：支持医疗机构进行疾病预防策略制定和资源分配优化。教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解健康风险因素与疾病之间的关系。此数据集特别适合用于探索健康指标与吸烟状态之间的关联，构建预测模型，从而实现对个体健康风险的评估和预测。