糖尿病预测分析数据集DiabetesPredictionAnalysisDataset-kilanisikiru
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 疾病预测, 机器学习, 生物医学, 临床数据, 风险评估, 数据分析, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究的数据，记录了关于糖尿病患者的临床指标信息，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，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但通常代表通用人群的糖尿病相关指标。
数据维度：数据集包括多项医学指标，如“Pregnancies”（怀孕次数），“Glucose”（葡萄糖），“BloodPressure”（血压），“SkinThickness”（皮褶厚度），“Insulin”（胰岛素），“BMI”（身体质量指数），“DiabetesPedigreeFunction”（糖尿病谱系功能），“Age”（年龄），以及“Diagnosis”（诊断结果，0代表未患病，1代表患病）。
数据格式：CSV格式，文件名为Diabetes_prediction.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、疾病诊断模型构建以及医学研究。
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：适用于生物医学、流行病学、临床医学等领域的学术研究，如糖尿病发病机理研究、预测模型评估、影响因素分析等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、早期诊断辅助、个性化健康管理方案制定等方面具有实用价值。
决策支持：支持医疗机构的疾病预防、患者管理和资源分配决策。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解糖尿病相关指标与疾病之间的关系。
此数据集特别适合用于探索糖尿病的风险因素，构建预测模型，提升预测准确性，从而为疾病预防和早期干预提供数据支持。
