糖尿病风险预测数据集DiabetesRiskPredictionDataset-asumanyrr
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 预测模型, 医疗健康, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 健康管理, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含用于预测糖尿病风险的患者健康信息，记录了与糖尿病相关的多种生理指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容具有普适性，可用于一般性糖尿病风险预测。
数据维度：数据集包括“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）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_prediction_dataset.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行标准化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于糖尿病风险预测模型构建和相关研究。
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，特别是糖尿病风险预测、影响因素分析等研究。
行业应用：可为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，用于构建糖尿病风险评估工具。
决策支持：支持个体健康管理、医疗资源分配以及公共卫生政策制定。
教育和培训：作为医学、统计学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解糖尿病风险预测原理和方法。
此数据集特别适合用于探索糖尿病风险因素之间的关系，建立预测模型，并评估不同因素对糖尿病发病风险的影响。
