糖尿病预测数据集DiabetesPredictionDataset-dayamnadeem
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 预测, 医疗, 疾病, 机器学习, 临床, 健康, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构或公开健康调查的数据，记录了与糖尿病相关的多种临床和生活方式因素，旨在用于糖尿病患病风险的预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注来源地区，但所包含的指标与全球通用的糖尿病诊断标准和风险评估指标一致。
数据维度：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）和“diabetes”（糖尿病诊断结果，0代表未患病，1代表患病）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_prediction_dataset.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于探索糖尿病相关的风险因素，建立预测模型，并进行疾病风险评估。
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：适用于医学研究和公共卫生领域，可用于探索不同因素对糖尿病患病风险的影响，以及开发基于数据的疾病预测模型。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司和保险公司提供数据支持，用于风险评估、个性化健康管理方案制定等。
决策支持：支持医疗决策和公共卫生政策制定，例如，优化糖尿病筛查策略、改善高危人群的健康管理。
教育和培训：作为医学、数据科学和机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解疾病预测模型构建的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估糖尿病预测模型，探索影响糖尿病患病风险的关键因素，并为临床实践提供数据支持。
