甲状腺腺体数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：甲状腺,疾病预测,机器学习,数据科学,医学分析,健康数据,特征分析
数据概述：
本数据集主要用于分析和预测甲状腺相关疾病，涵盖了多个特征，如患者年龄、症状和测试结果等。数据集包含近60年的甲状腺疾病数据，为研究甲状腺疾病提供了全面的数据基础。数据集中的关键要素包括患者年龄、是否服用锂盐、是否有甲状腺肿大、是否有甲状腺肿瘤、是否有垂体功能减退、心理状况、促甲状腺激素（TSH）、三碘甲状腺原氨酸（T3）、总甲状腺素（TT4）、甲状腺素摄取率（T4U）和游离甲状腺素指数（FTI）等。
数据用途概述：
该数据集适用于预测甲状腺疾病、探索不同特征与甲状腺疾病之间的关系、以及进行特征重要性分析等多种场景。研究人员可以利用此数据进行预测建模，识别哪些特征对预测目标变量最为重要；同时，数据集也适合用于数据清洗和准备，处理缺失值，编码分类变量，并对数据进行标准化处理。
举例：
甲状腺腺体数据集包含以下关键字段：
- age：患者的年龄
- lithium：指示患者是否服用锂盐（0表示否，1表示是）
- goitre：指示患者是否有甲状腺肿大（0表示否，1表示是）
- tumor：指示患者是否有甲状腺肿瘤（0表示否，1表示是）
- hypopituitary：指示患者是否有垂体功能减退（0表示否，1表示是）
- psych：指示患者的心理状况（0表示否，1表示是）
- TSH：促甲状腺激素水平
- T3：三碘甲状腺原氨酸水平
- TT4：总甲状腺素水平
- T4U：甲状腺素摄取率
- FTI：游离甲状腺素指数
- target：指示患者是否患有甲状腺疾病（0表示无疾病，1表示有疾病）
使用示例：
- 预测建模：根据特征训练模型以预测甲状腺疾病。
- 特征重要性：确定哪些特征对预测目标变量最为重要。
- 数据清洗和准备：处理缺失值，编码分类变量，并对数据进行标准化处理。
