糖尿病风险预测数据集DiabetesRiskPredictionDataset-berkaytuncer
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 疾病诊断, 健康管理, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了影响个体患糖尿病风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一份静态的健康状况调查数据集。
地理范围：数据集未明确标注地域，但数据内容反映了普遍的健康状况和糖尿病风险因素。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括性别（gender）、年龄（age）、高血压（hypertension）、心脏病（heart_disease）、吸烟史（smoking_history）、BMI（bmi）、HbA1c水平（HbA1c_level）、血糖水平（blood_glucose_level）以及糖尿病诊断结果（diabetes）。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_prediction_dataset.csv，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开渠道，为研究和分析糖尿病风险因素提供了基础。该数据集适合用于构建预测模型和进行相关研究。
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：适用于医学研究和公共卫生领域，用于探索糖尿病风险因素、建立预测模型，并进行疾病预防策略分析。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在风险评估、早期诊断、个性化健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行疾病风险评估，优化健康干预措施。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解糖尿病风险因素。
此数据集特别适合用于构建糖尿病风险预测模型，评估不同风险因素对疾病发生的影响，并为个性化健康管理提供数据支持。
