胎儿健康预测数据集FetalHealthPredictionDataset-anisaiaz
数据来源：互联网公开数据
标签：胎儿健康, 产科, 机器学习, 医疗健康, 预测模型, 胎心监护, 数据分析, 分类
数据概述：
该数据集包含来自医疗设备的数据，记录了胎儿心率监护仪的测量结果，用于预测胎儿健康状况。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：数据来源未明确，但一般代表通用的胎儿监护生理数据。
数据维度：数据集包括21个特征，涵盖胎儿心率基线值、加速、胎动、宫缩、减速、短时变异性、长时变异性、直方图特征等，以及一个目标变量“fetal_health”，用于表示胎儿的健康状态（如正常、可疑、病理）。
数据格式：CSV格式，文件名为fetal_health.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗设备监测结果，经过整理和匿名化处理。
该数据集适合用于胎儿健康状态的预测分析和机器学习建模。
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：适用于产科医学研究，如胎儿健康状态预测、异常情况预警、胎儿监护指标分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在开发胎儿监护辅助诊断系统、风险评估模型等方面。
决策支持：支持医生对胎儿健康状况的评估，辅助临床决策，提高产科医疗质量。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、人工智能等相关专业学生的实训材料，用于学习和实践机器学习模型。
此数据集特别适合用于构建预测模型，帮助用户实现对胎儿健康状态的快速评估，提高临床诊断效率。
