肝硬化预后多分类预测数据集CirrhosisOutcomesMulti-classPrediction-piyush1234ggfuvi
数据来源：互联网公开数据
标签：肝硬化, 预后预测, 临床数据, 多分类, 生物医学, 机器学习, 医疗健康, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究的肝硬化患者临床数据，用于预测肝硬化的多种预后结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，可视为临床病例的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确具体地理位置，但可推测为医疗机构的临床病例。
数据维度：数据集包括患者的ID、生存天数（N_Days）、用药情况（Drug）、年龄（Age）、性别（Sex）、腹水情况（Ascites）、肝肿大情况（Hepatomegaly）、蜘蛛痣（Spiders）、水肿（Edema）、胆红素（Bilirubin）、胆固醇（Cholesterol）、白蛋白（Albumin）、铜含量（Copper）、碱性磷酸酶（Alk_Phos）、谷草转氨酶（SGOT）、甘油三酯（Tryglicerides）、血小板（Platelets）、凝血酶原时间（Prothrombin）和肝硬化分期（Stage）等多个临床指标。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv, sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于肝硬化预后预测、疾病风险评估和临床决策支持等研究。
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、临床医学和机器学习交叉领域的学术研究，如肝硬化疾病的预测模型构建、预后因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病诊断、风险评估、个性化治疗方案制定等方面具有应用价值。
决策支持：支持临床医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提高医疗决策的科学性和准确性。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解疾病预测和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响肝硬化预后的关键因素，构建预测模型，并提高对肝硬化患者的护理质量。
