健康状况预测数据集HealthConditionPredictionDataset-reskyfadil
数据来源：互联网公开数据
标签：健康, 预测, 疾病风险, 机器学习, 诊断, 医疗, 数据分析, 分类
数据概述：
该数据集包含来自印度尼西亚的数据，记录了与健康状况相关的一系列指标，用于预测个体的健康状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据主要来源于印度尼西亚。
数据维度：数据集包含多个特征（FKP02, PSTV01, PSTV02, PSTV03, PSTV05, PSTV06, PSTV07, PSTV08, FKP05, FKP06, FKP07, FKP08, FKP09, FKP10, FKP11, FKP12, FKP14, FKP15, FKP16, FKP17, FKP18, FKP19, FKP20, FKP21），以及目标变量“Class_Y”（健康状况分类）。
数据格式：CSV格式，包括 train_fktp.csv（训练集）和 test_fktp.csv（测试集），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，缺失值已处理。
该数据集适合用于健康状况预测、疾病风险评估和数据驱动的医疗决策等领域。
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，如疾病风险预测模型构建、影响健康状况的因素分析等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理平台等提供数据支持，用于疾病早期预警、个性化健康建议等。
决策支持：支持医疗政策制定和资源分配优化，提高医疗服务效率。
教育和培训：作为医学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和机器学习技术。
此数据集特别适合用于探索健康状况与多种因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升健康管理水平。
