健康风险预测数据集HealthRiskPredictionDataset-zeshanhaiderraza
数据来源：互联网公开数据
标签：健康风险, 医疗预测, 机器学习, 疾病诊断, 人口统计, 数据分析, 风险评估, 临床预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了关于个体健康状况和生活方式的多种特征，旨在用于预测潜在的健康风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的个体健康快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种人口统计学信息，推测可能涵盖不同地域。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如：
id：个体的唯一标识符。
gender：性别。
age：年龄。
hypertension：高血压病史（0表示无，1表示有）。
heart_disease：心脏病病史（0表示无，1表示有）。
ever_married：婚姻状况。
work_type：工作类型。
Residence_type：居住地类型（城市或乡村）。
avg_glucose_level：平均血糖水平。
bmi：身体质量指数。
smoking_status：吸烟状况。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开数据资源，已进行基本的清洗和预处理。
该数据集适合用于健康风险预测、疾病诊断辅助和人口健康研究。
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：适用于医疗健康领域的研究，如疾病风险预测、影响因素分析等。
行业应用：可以为医疗保险公司、健康管理机构提供数据支持，用于风险评估、个性化健康建议等。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门的决策制定，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、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模型。
此数据集特别适合用于探索健康风险因素与疾病发生之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升健康管理水平。
