健康风险预测患者数据集HealthRiskPredictionPatientDataset-syedtouqeer
数据来源：互联网公开数据
标签：健康风险, 疾病预测, 流行病学, 机器学习, 医疗保健, 人口统计学, 数据分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自特定地区的人口健康相关数据，旨在用于健康风险预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖了特定区域，如印度地区，具体地区名称为Bhubaneshwar。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖人口统计学特征（如年龄、性别、婚姻状况、子女数量等）、健康状况指标（如昏迷评分、肺部评分、心脏压力、血小板计数、血红蛋白、D-二聚体、心率、高密度脂蛋白胆固醇、查尔森指数、血糖等）、生活方式因素（如职业、交通方式、保险情况、工资收入、工作时长）以及患者的感染概率。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含Train_dataset.csv（训练集）和Test_dataset.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于互联网公开，经过整理和清洗，用于构建预测模型。
该数据集适合用于健康风险预测、疾病风险评估、以及探索不同因素对健康状况的影响。
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：适用于流行病学、生物统计学、医疗健康等领域的研究，如疾病风险因素分析、患者健康状况预测、不同因素对感染概率影响的研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在风险评估、个性化医疗、公共卫生管理、保险精算等方面。
决策支持：支持医疗机构和政府部门制定健康政策，优化医疗资源配置，提升医疗服务质量。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解健康风险预测的原理与方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估个体健康风险，并探索不同因素对健康状况的影响，从而帮助实现更精准的健康管理和疾病预防。
