糖尿病风险预测数据集DiabetesRiskPredictionDataset-rongyuantian
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 疾病预测, 机器学习, 健康数据, 风险评估, 数据分析, 临床医学, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗健康平台的数据，记录了与糖尿病相关的患者信息，可用于糖尿病风险预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可推测为全球范围内的糖尿病患者信息。
数据维度：包括“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏病）、“smoking_history”（吸烟史）、“bmi”（身体质量指数）、“HbA1c_level”（糖化血红蛋白水平）、“blood_glucose_level”（血糖水平）和“diabetes”（糖尿病诊断结果，0代表未患病，1代表患病）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_prediction_dataset.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开医疗健康数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于医学研究、风险评估、疾病预测和数据挖掘等领域。
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、流行病学调查和生物统计学研究，如糖尿病发病机制、风险因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于疾病风险预测模型构建、个性化健康管理方案制定、医疗辅助诊断系统开发等方面。
决策支持：支持医疗机构的疾病预防策略制定、患者健康管理方案优化、医疗资源配置等决策。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业课程的教学案例，帮助学生理解疾病预测、数据分析和机器学习在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索糖尿病发病风险因素，构建预测模型，从而提升对糖尿病的早期预警能力，并优化患者管理策略。
