医疗健康患者住院时长预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康,住院时长,预测分析,机器学习,医院管理,患者,数据分析,资源分配
数据概述：
本数据集旨在预测患者的住院时长（Length of Stay, LOS），为医院优化资源分配和提升管理效率提供支持。数据集包含患者、医院等多维度的特征信息，以及对应的住院时长类别标签。住院时长被划分为11个类别，从0-10天到超过100天不等。数据集包括训练集（train.csv）和测试集（test.csv），其中训练集包含患者的特征和住院时长，测试集则用于预测。此外，还附带了数据字典（train_data_dict.csv），详细解释了每个特征的含义。
数据用途概述：
该数据集主要用于医疗健康领域的预测建模和分析，例如：
1. 构建预测模型：基于患者特征预测其住院时长，为医院提供预警。
2. 优化资源分配：根据预测结果，医院可提前规划床位、医疗资源等，提高资源利用率。
3. 改善管理效率：通过预测住院时长，医院可以更有效地管理患者，减少患者在院时间。
4. 支持决策制定：为医院管理者提供数据支持，辅助其制定更科学的管理策略。
