医疗患者入院预测数据集PatientAdmissionPredictionDataset-miles99
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗，患者，入院，预测，数据挖掘，机器学习，健康管理，临床分析
数据概述： 该数据集包含患者入院相关信息，旨在用于数据挖掘和机器学习模型的训练，从而预测患者入院的可能性。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围不明确，取决于原始数据集的收集时间。
地理范围： 数据涵盖的地理范围不明确，取决于原始数据集的来源地。
数据维度： 数据集包括患者的人口统计学信息（如年龄，性别等），既往病史，就诊记录，实验室检查结果，诊断信息，治疗方案等。
数据格式： 数据提供的格式（如CSV，Excel等），便于分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开医疗数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医疗健康领域的数据挖掘，机器学习和临床预测等方面的研究和应用，特别是在患者入院风险预测，医疗资源优化等方面具有重要价值。
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的研究，如患者入院风险预测，疾病发展趋势分析等。
行业应用： 可以为医院，医疗机构提供数据支持，特别是在患者管理，医疗资源分配等方面。
决策支持： 支持医院和医疗机构的决策制定，帮助优化入院流程，提高医疗效率，降低医疗成本。
教育和培训： 作为医疗数据分析，数据挖掘，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索患者入院相关的风险因素，帮助用户实现入院风险预测，优化医疗资源配置等目标，为医疗健康领域提供数据支持。
