糖尿病预测数据集DiabetesPredictionDataset-amirmohammadparvizi
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 疾病预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 临床预测, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与糖尿病预测相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一个静态的患者健康状况快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据中的指标与特征具有普遍性，适用于多种人群。
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”（身体质量指数），“HbA1c_level”（糖化血红蛋白水平），“blood_glucose_level”（血糖水平），以及“diabetes”（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，便于数据分析和模型构建。
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、疾病关联性分析，以及相关医疗健康领域的研究。
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，如糖尿病发病机制研究、风险因素分析、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，用于患者风险评估、个性化健康管理方案制定、疾病早期预警等。
决策支持：支持医疗决策制定，帮助医生更好地了解患者的健康状况，从而制定更有效的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等专业的教学案例，帮助学生理解疾病预测模型的构建过程。
此数据集特别适合用于探索糖尿病与其他健康指标之间的关系，并构建预测模型，以提高糖尿病的早期诊断和预防能力。
