肾病相关医学特征预测数据集NephropathyRelatedMedicalFeaturePrediction-aegarcialo
数据来源：互联网公开数据
标签：肾病, 医学特征, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 临床医学, 医疗诊断, 肾功能
数据概述：
该数据集包含来自医学研究或临床记录的数据，记录了与肾病相关的多种医学特征，旨在用于肾病相关指标的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态医学特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容具有普遍的医学参考价值。
数据维度：数据集包含多个特征变量，如“efrectomia”（可能指肾切除术）、“perdida”（可能指丢失）、“hemodialisi”（血透）、“unidad”（单位）、“terapia”（治疗）、“dialisi”（透析）、“inadecuada”（不充分）、“carcinoma”（癌）、“vesicouret”（膀胱输尿管）、“fase”（阶段）、“nativo”（原生）、“retardada”（延迟）、“reflujo”（反流）、“periton”（腹膜）、“necrosi”（坏死）、“eritropoyetina”（促红细胞生成素）、“fisica”（物理）、“glucometria”（血糖）、“pop”（可能为人口学特征）、“insulina”（胰岛素）、以及“perdida_bin”（二元损失标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为datalasso.csv，使用分号分隔字段，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源未明确，但其结构和内容表明其来源于医学研究或临床数据库，可能经过了匿名化处理。该数据集适合用于医学特征的建模和预测。
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：适用于医学研究，特别是肾病诊断、预后预测、治疗效果评估等方面的研究。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，可用于构建疾病风险预测模型、辅助临床决策、优化治疗方案等。
决策支持：支持医疗机构进行疾病风险评估、资源分配和患者管理。
教育和培训：可作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解和应用机器学习方法。
此数据集特别适合用于探索医学特征与肾病发展之间的关系，建立预测模型，提高临床诊断和治疗的准确性和效率。
