糖尿病风险预测数据集DiabetesRiskPredictionDataset-yohanakatarinaseng
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, 临床预测, 流行病学
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的糖尿病预测相关数据，记录了患者的生理指标和疾病诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态横截面数据。
地理范围：数据未明确标注来源地区，但数据特征符合全球常见糖尿病患者的生理特征。
数据维度：数据集包含多个特征，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），“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diabetes_prediction_dataset.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确。已进行标准化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、疾病诊断研究、以及相关机器学习模型的构建与评估。
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、流行病学调查等领域的学术研究，如糖尿病发病风险因素分析、预测模型构建等。
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、辅助诊断、个性化健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构的疾病预防策略制定和患者健康管理方案优化。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的教学素材，帮助学生理解疾病预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索糖尿病相关的风险因素，构建预测模型，并评估其在实际应用中的表现，从而帮助改善糖尿病的早期诊断和预防工作。
