疾病诊断OCR特征数据集DiseaseDiagnosisOCRFeatureDataset-mulyanulilmi
数据来源：互联网公开数据
标签：OCR特征, 疾病诊断, 机器学习, 文本分析, 图像识别, 数据标注, 特征工程, 分类模型
数据概述：
该数据集包含通过OCR（光学字符识别）技术提取的特征数据，用于疾病诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未作具体说明，但可推测为通用疾病诊断场景下的特征。
数据维度：数据集包含多个特征维度，包括h1、h2、h3、h4、h5、h6、h7，以及目标变量target，target变量指示了样本的类别，例如“normal”。
数据格式：CSV格式，文件名为datapenyakit.csv，便于数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于OCR处理后的文本数据，经过了特征提取和预处理。
该数据集适用于疾病诊断相关的研究和应用。
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：适用于医学影像分析、疾病诊断辅助系统等领域的研究，如基于OCR特征的疾病分类、疾病风险预测等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在疾病辅助诊断、病理分析等领域。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索OCR特征与疾病类型之间的关系，帮助用户构建疾病诊断模型、提升诊断精度。
