糖尿病风险预测临床特征数据集DiabetesRiskPredictionClinicalFeaturesDataset-shubham27eu
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 风险预测, 临床特征, 机器学习, 健康大数据, 数据分析, 疾病预测, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗健康数据库的结构化数据，记录了与糖尿病相关的多种临床特征，用于构建糖尿病风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的临床特征快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种临床指标，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如性别（gender）、年龄（age）、高血压（hypertension）、心脏病（heart_disease）、吸烟史（smoking_history）、体重指数（bmi）、糖化血红蛋白水平（HbA1c_level）、血糖水平（blood_glucose_level）以及是否患有糖尿病（diabetes）等。
数据格式：CSV格式，文件名为df_encoded.csv，便于数据处理和分析。数据经过编码处理，数值型数据已完成转换。
数据来源：数据来源于公开的医疗健康数据库，已进行数据编码。
该数据集适合用于糖尿病风险预测模型的构建、临床特征分析和疾病风险因素研究。
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的研究，如糖尿病风险因素分析、临床特征与疾病关联性研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化健康管理、辅助诊断等领域。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行疾病预防策略制定和患者风险评估。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习模型构建等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解疾病预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同临床特征对糖尿病发病风险的影响，帮助用户构建预测模型，实现对糖尿病风险的早期预警和干预。
