糖尿病风险预测多特征数据集DiabetesRiskPredictionMulti-featureDataset-vineetpriyedarshi
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 风险预测, 机器学习, 医疗健康, 流行病学, 生物特征, 数据分析, 分类
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与糖尿病风险相关的多种特征。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：数据来源未明确标注，但数据特征具有普适性，可用于不同地区的糖尿病风险评估。
数据维度：数据集包括性别（gender）、年龄（age）、高血压（hypertension）、心脏病（heart_disease）、吸烟史（smoking_history）、体重指数（bmi）、糖化血红蛋白水平（HbA1c_level）、血糖水平（blood_glucose_level）和糖尿病（diabetes）等多个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为df_encoded (1).csv，方便进行数据分析和模型构建。数据已进行编码处理，便于直接进行数值计算。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化和编码处理。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、疾病诊断辅助和临床决策支持等领域。
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：适用于医学研究、流行病学研究和生物统计学研究，如糖尿病发病机制研究、风险因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发糖尿病风险评估模型、个性化健康管理系统等。
决策支持：支持医疗机构的疾病风险评估、患者管理和资源分配决策。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解糖尿病风险预测模型构建。
此数据集特别适合用于构建和评估糖尿病预测模型，探索不同特征对糖尿病风险的影响，从而实现更精准的疾病预防和管理。
