糖尿病风险预测数据集DiabetesRiskPredictionDataset-nazishjaveed
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 预测模型, 医疗健康, 机器学习, 风险评估, 生物医学, 数据分析, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与糖尿病相关的个人健康信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为一般人群的健康数据。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏病）、“smoking_history”（吸烟史）、“bmi”（体重指数）、“HbA1c_level”（糖化血红蛋白水平）、“blood_glucose_level”（血糖水平）以及“diabetes”（是否患有糖尿病，0代表未患病，1代表患病）。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_prediction_dataset.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于互联网公开渠道，已进行结构化处理。
该数据集适合用于糖尿病风险预测模型构建、影响因素分析和临床辅助决策研究。
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、生物医学工程等领域的学术研究，如糖尿病风险预测模型构建、疾病影响因素分析、特征重要性评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康管理、辅助诊断等领域。
决策支持：支持医疗机构和健康管理平台进行风险评估、患者分层管理和健康干预策略的制定。
教育和培训：作为医学、数据科学、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解疾病预测模型的构建与应用。
此数据集特别适合用于探索糖尿病发病风险的影响因素，构建预测模型，并评估不同干预手段对风险的影响，从而提高糖尿病的早期诊断和预防水平。
