健康风险预测数据集HealthRiskPredictionDataset-yusukearai
数据来源：互联网公开数据
标签：健康风险, 预测模型, 医疗数据, 机器学习, 生物特征, 数据分析, 风险评估, 时间序列
数据概述：
该数据集包含预处理后的健康相关数据，记录了个体在特定时间段内的健康状况和相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖2016年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为通用数据集。
数据维度：数据集包括年龄、性别、身高、体重、产品类型、消费金额、一系列医学指标（medical_info_a1-a3, medical_info_b1-b3, medical_info_c1-c2）、10个医学关键词（medical_keyword_1-10）、年、月、日、年月等字段，以及train_preprocessed.csv中的目标变量（target）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：train_preprocessed.csv（训练集）和test_preprocessed.csv（测试集），方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行预处理，包括数值化和缺失值处理等。
该数据集适合用于健康风险预测、疾病诊断辅助和个性化健康管理等领域。
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：适用于医疗健康领域的研究，如疾病风险预测、健康状况评估、个性化医疗方案研究等。
行业应用：可以为保险公司、健康管理机构等提供数据支持，用于风险评估、客户画像分析、定制健康服务等。
决策支持：支持医疗机构和健康管理平台的决策制定，优化资源配置，提升服务质量。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、医学统计等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索健康指标与风险之间的关系，从而实现对个体健康状况的精准预测和干预。
