糖尿病健康风险预测数据集DiabetesHealthRiskPredictionDataset-jn6233111064
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 健康风险, 预测模型, 机器学习, 医疗健康, 流行病学, 数据分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康调查的个体健康信息，用于预测个体是否患有糖尿病。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的健康状况快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但数据集中包含人口统计学变量，可以用于分析不同人群的健康风险。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
ID：个体唯一标识符；
Diabetes_binary：二元变量，表示是否患有糖尿病（仅在训练集中）；
HighBP：高血压；
HighChol：高胆固醇；
CholCheck：胆固醇检查；
BMI：身体质量指数；
Smoker：吸烟状况；
Stroke：中风史；
HeartDiseaseorAttack：心脏病或心脏病发作史；
PhysActivity：体力活动；
Fruits：水果摄入；
Veggies：蔬菜摄入；
HvyAlcoholConsump：重度饮酒；
AnyHealthcare：是否有医疗保健；
NoDocbcCost：因费用问题无法就医；
GenHlth：总体健康状况；
MentHlth：心理健康；
PhysHlth：身体健康；
DiffWalk：行走困难；
Sex：性别；
Age：年龄；
Education：教育程度；
Income：收入水平。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集），test_withoutLable.csv（测试集，无标签）和sample_submission.csv（提交样例）。数据易于导入和分析。
数据来源于医疗健康调查，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、健康状况评估和机器学习模型构建。
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：适用于流行病学、公共卫生和医疗健康领域的学术研究，如糖尿病风险因素分析、健康行为与疾病关系研究等。
行业应用：为医疗保险公司、健康管理机构和医院提供数据支持，可用于风险评估、个性化健康管理方案制定和疾病早期预警。
决策支持：支持卫生政策制定，帮助政府部门了解糖尿病的流行趋势和影响因素，从而制定更有效的防控策略。
教育和培训：作为医疗健康、数据科学和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析、模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于构建糖尿病风险预测模型，探索不同健康因素对糖尿病发生的影响，帮助用户实现风险预测、个性化健康干预以及疾病预防的目标。
