糖尿病风险预测数据集DiabetesRiskPredictionDataset-yxw666
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 风险预测, 健康数据, 机器学习, 医疗保健, 公共卫生, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自 yxw666-xfdiabetes 项目的健康调查数据，记录了与糖尿病相关的多种健康指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作横截面数据使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可能反映了特定人群的健康状况。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如高血压、高胆固醇、胆固醇检查、BMI、吸烟史、中风史、心脏病发作史、体力活动、水果摄入、蔬菜摄入、酗酒、医疗保健获取、因费用问题未就医、总体健康状况、心理健康、身体健康、行动困难、性别、年龄、教育程度和收入水平。
数据格式：数据集以 CSV 格式提供，包含 train.csv、test.csv 和 sample_submit.csv 三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于 yxw666-xfdiabetes 项目，数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、健康状况评估和相关疾病的早期预警研究。
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：适用于公共卫生、流行病学和医学研究，例如糖尿病风险因素分析、疾病预测模型构建、不同人群健康状况比较等。
行业应用：可以为医疗保健行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康管理、健康保险定价等方面。
决策支持：支持医疗机构和政府部门制定疾病预防和控制策略，优化医疗资源分配。
教育和培训：作为医学、生物统计学和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索不同健康因素与糖尿病发病风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而改善公共健康和医疗保健决策。
