糖尿病风险预测多模态数据集DiabetesRiskPredictionMulti-modalDataset-liuyixi
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 风险预测, 机器学习, 生物医学, 多模态数据, 临床数据, 文本分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自医学研究和公开数据集的多种类型数据，旨在用于糖尿病风险预测模型的构建和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但可能包含多个地区或国家的数据。
数据维度：数据集包含多种数据类型，包括：
临床数据：如性别、年龄、体重指数、糖尿病家族史、舒张压、口服耐糖量测试结果、胰岛素释放实验结果、肱三头肌皮褶厚度等。
文本数据：可能包含医学报告或患者描述，通过文本分析提取特征。
模型预测结果：包括基于不同算法（如TF-IDF、RoBERTa、MacBERTa）的预测结果，用于模型对比和集成。
标签信息：包含用于模型训练的标签，如“患有糖尿病标识”等。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，方便数据处理和分析。部分文件包含模型预测结果，便于评估不同模型的性能。
来源信息：数据集来源于公开数据集和医学研究，具体来源未明确，但已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、多模态数据融合、机器学习模型构建和评估等研究。
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：适用于生物医学、机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如糖尿病风险预测模型构建、多模态数据融合方法研究、模型性能评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康管理、辅助诊断等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定和患者健康管理策略的优化，提高疾病预防和早期干预的效率。
教育和培训：作为生物医学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解糖尿病风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索糖尿病风险因素的关联性，构建高精度预测模型，并评估不同算法的性能，从而提升疾病风险评估的准确性和效率。
