数据集概述
该数据集包含社会人口学、母婴健康等变量，用于预测儿童死亡率（二分类：零为存活，一为死亡）。核心变量涵盖母亲年龄、父亲年龄、出生体重、产前检查次数、机构分娩情况等，目标变量为死亡率，适用于通过机器学习模型进行风险预测分析。
文件详解
- 文件名称: Child Mortality Risk Factor Dataset/child_mortality_dataset.csv
- 文件格式: CSV
- 字段说明:
- mother_age: 母亲年龄（数值型）
- father_age: 父亲年龄（数值型）
- birth_order: 出生顺序（数值型）
- birth_weight: 出生体重（数值型，单位：千克）
- mother_education: 母亲教育水平（分类变量：无/小学/中学/高等）
- wealth_index: 财富指数（分类变量：贫困/中等/富裕）
- residence: 居住地区（分类变量：城市/农村）
- antenatal_visits: 产前检查次数（数值型）
- institutional_delivery: 机构分娩情况（二分类：是/否）
- vaccination_status: 疫苗接种情况（二分类：是/否）
- access_to_water: 清洁用水获取情况（二分类：是/否）
- toilet_facility: 卫生设施使用情况（二分类：是/否）
- low_birth_interval: 低生育间隔（二分类：是/否）
- mortality: 死亡率（目标变量，二分类：零/一）
适用场景
- 公共卫生研究: 分析儿童死亡率的关键影响因素，识别高风险群体
- 医疗政策制定: 为改善母婴健康服务（如产前检查、疫苗接种）提供数据支持
- 机器学习应用: 构建儿童死亡率预测模型（如逻辑回归、决策树）
- 社会经济分析: 探究教育水平、财富状况等社会经济因素与儿童健康的关联
