糖尿病风险预测数据集DiabetesRiskPredictionDataset-malakshaaban
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 临床数据, 健康评估, 人口统计, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了个体相关的健康指标，用于预测糖尿病患病风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态横截面数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但由于数据内容涉及医疗健康指标，推测可能来源于临床或社区健康调查。
数据维度：数据集包括多个关键健康指标，如：
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，BMI）
HbA1c_level（糖化血红蛋白水平）
blood_glucose_level（血糖水平）
diabetes（是否患有糖尿病，0代表未患病，1代表患病）
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于公开数据集，已进行预处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、健康状况评估和疾病相关因素分析。
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学术研究，如糖尿病发病机制研究、风险因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、个性化健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持医疗决策制定，辅助医生进行疾病诊断和风险评估，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等专业的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解疾病风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同健康指标与糖尿病患病风险之间的关系，构建预测模型，从而帮助用户进行疾病预防和健康管理。
