糖尿病风险预测数据集DiabetesRiskPredictionDataset-tayyabshahid1999
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 疾病诊断, 预测模型, 生物特征
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与糖尿病相关的多种生理和生活方式因素。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：数据未明确标注地域，可视为通用数据集。
数据维度：数据集包括“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏病）、“smoking_history”（吸烟史）、“bmi”（身体质量指数）、“HbA1c_level”（糖化血红蛋白水平）、“blood_glucose_level”（血糖水平）和“diabetes”（糖尿病诊断结果）等变量。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_prediction_dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开渠道，已进行结构化处理。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、疾病诊断和数据建模等研究。
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：适用于医疗健康领域的研究，如糖尿病风险因素分析、预测模型构建、疾病诊断辅助等。
行业应用：可以为医疗机构和健康管理公司提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持医疗决策和健康政策制定，帮助优化医疗资源配置和提高公众健康水平。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习和生物统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解糖尿病风险预测。
此数据集特别适合用于探索不同生理和生活方式因素与糖尿病发生之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高糖尿病早期诊断的准确性。
