上海糖尿病患者血糖预测模型评估数据集ShanghaiDiabetesBloodGlucosePredictionModelEvaluation-renukajoshi8800
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 血糖预测, 机器学习, 模型评估, 时间序列分析, 上海, 医疗健康, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自上海地区的糖尿病患者的血糖预测模型评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据文件名推测可能涵盖2021年及以后。
地理范围：数据主要针对上海地区的糖尿病患者。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了不同预测模型（如LightGBM、CatBoost）在不同时间范围（Horizon）下的评估指标，包括：Patient_ID（患者编号）、Horizon（预测时间范围）、RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、R2（决定系数）、Within_5%（预测值在真实值5%范围内的比例）、Within_10%（预测值在真实值10%范围内的比例）。
数据格式：CSV格式，文件命名方式体现了模型类型和糖尿病类型（T1DM：1型糖尿病，T2DM：2型糖尿病）。
来源信息：数据来源于对上海地区糖尿病患者血糖预测模型的评估，具体来源未知，但可能来自学术研究或医疗机构。数据已进行结构化处理，方便模型评估。
该数据集适合用于评估不同机器学习模型在糖尿病患者血糖预测中的表现，并进行模型优化。
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，特别是糖尿病管理、血糖预测模型评估的学术研究，如比较不同机器学习模型在血糖预测中的性能差异，分析预测误差随时间的变化等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在糖尿病管理系统、智能血糖监测设备等领域，用于改进预测模型的准确性和可靠性。
决策支持：支持医疗机构和研究人员在选择和优化血糖预测模型时进行决策，帮助提升糖尿病患者的健康管理水平。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习模型在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于评估不同模型在血糖预测方面的表现，并为上海地区糖尿病患者的血糖管理提供数据支持，从而提升患者的健康管理水平。
