健康状况预测数据集HealthConditionPredictionDataset-ahmedashrafhelmi
数据来源：互联网公开数据
标签：健康, 预测, 文本分析, 机器学习, 疾病风险, 临床数据, 人工智能, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自IEEE竞赛的健康状况预测数据，记录了个人健康状况相关的多维度信息，旨在用于预测个体罹患疾病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态健康状况快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容涉及多种健康指标，具有普适性。
数据维度：数据集包括多个字段，涵盖个人叙述（Person_Story）、年龄分层（Age_Category）、身体质量指数（BMI）、糖尿病史（DiabeticORABS）、皮肤癌史（SkinCancerORABS）、中风史（Stroke）、身体健康状况（PhysicalHealth）、精神健康状况（MentalHealth）、身体活动情况（PhysicalActivity）、行走困难（DiffWalking）、睡眠时长（TImEOFSLeeP）、哮喘史（Asthma）、肾病史（KidneyDisease）、心脏病史（HeartDisease）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：IEEE_competition.csv（包含所有特征和目标变量）和test_data.csv（包含测试数据，缺少目标变量）。这些文件便于数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于IEEE竞赛，已进行初步整理和结构化。
该数据集适合用于健康状况预测、疾病风险评估、自然语言处理和数据挖掘等研究。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如疾病风险预测、健康状态评估、文本分析在医疗领域的应用等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康管理、疾病早期预警、个性化医疗方案推荐等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理平台进行风险评估和决策制定，优化健康管理策略。
教育和培训：作为医疗健康、数据科学和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解疾病预测与风险评估。
此数据集特别适合用于探索健康状况与多种因素之间的关联，构建预测模型，帮助用户实现疾病风险的早期识别和预防，优化健康管理策略。
