疾病预测训练数据集DiseasePredictionTrainingDataset-abhishek
数据来源：互联网公开数据
标签：疾病预测, 机器学习, 分类模型, 数据集, 医疗健康, 交叉验证, 数据标注, 目标变量
数据概述：
该数据集包含用于疾病预测的训练数据，记录了患者的标识符、目标变量（疾病状态）以及交叉验证的折叠信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，可用于构建通用的疾病预测模型。
数据维度：数据集包含三个字段：id（患者唯一标识符），target（目标变量，表示疾病状态，如患病与否），kfold（交叉验证的折叠编号，用于模型训练和评估）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构清晰，适用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于疾病预测模型的开发、评估和交叉验证。
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，例如疾病预测模型的性能评估、不同算法的比较等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病诊断、风险评估等领域。
决策支持：支持医疗机构进行患者风险分层、辅助临床决策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解交叉验证和模型评估。
此数据集特别适合用于探索疾病预测模型的构建与优化，以及评估不同模型在疾病预测任务上的表现。
