帕金森病机器学习预测数据集Parkinson-sDiseasePredictionUsingMLDataset-subho117
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病，机器学习，数据集，医学研究，疾病预测，健康监测，生物信息学，医疗大数据
数据概述： 该数据集包含来自医疗研究机构的帕金森病相关数据，记录了患者的生理指标和诊断结果，适用于帕金森病的早期预测和机器学习建模。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为近年，具体起始和结束年份未明确标注。
地理范围：数据覆盖多个地区的医疗机构，涉及不同种族和年龄段的帕金森病患者及健康人群。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，声音特征（如音调，音质），运动能力指标（如握力，步态），医学检查结果（如震颤程度，肌肉僵硬）等变量，以及帕金森病诊断标签。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于医疗研究机构和公开医学数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于帕金森病的早期诊断研究，机器学习算法开发以及医学数据分析等领域，特别是在疾病预测模型训练和生物标志物识别中具有重要价值。
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：适用于帕金森病的病理研究，早期诊断方法探索以及疾病风险因素分析，如通过机器学习模型识别高风险人群。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在帕金森病的早期筛查，个性化治疗和健康管理方面。
决策支持：支持医疗机构的诊断决策和治疗方案制定，帮助医生更准确地评估帕金森病风险。
教育和培训：作为医学，生物信息学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解帕金森病的发病机制和预测方法。
此数据集特别适合用于探索帕金森病的早期预测规律与生物标志物特征，帮助用户实现准确的疾病风险评估，优化医疗干预策略，提升帕金森病的管理效率。
