糖尿病风险预测提交数据集DiabetesRiskPredictionSubmissionDataset-gnah96
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗预测, 疾病风险, 机器学习, 预测模型, 临床数据, 数据分析, 概率估计
数据概述：
该数据集包含用于糖尿病风险预测的数据，记录了患者的就诊编号（encounter_id）及其对应的糖尿病患病概率（diabetes_mellitus）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为单次预测的结果。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用的糖尿病风险预测模型。
数据维度：数据集包含两个字段：encounter_id（就诊编号，数值型）和diabetes_mellitus（糖尿病患病概率，数值型，0到1之间）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (1).csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于某个糖尿病风险预测项目，具体来源未明确，数据已进行预处理，可直接用于预测结果的提交。
该数据集适合用于评估和比较糖尿病风险预测模型的性能。
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、预测模型评估、临床决策支持等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理平台提供数据支持，用于辅助医生诊断和患者风险评估，优化医疗资源配置。
决策支持：支持医疗机构和保险公司进行风险评估和策略制定，例如个性化健康管理方案的制定。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习模型的实训材料，帮助学生和研究人员理解疾病风险预测。
此数据集特别适合用于评估和比较不同预测模型的性能，并为实际的临床应用提供参考。
