医疗健康风险预测数据集HealthcareRiskPredictionDataset-hiralpandhi
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 风险预测, 疾病诊断, 机器学习, 人口统计, 临床数据, 数据分析, 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，记录了患者的健康状况和相关风险因素，旨在用于疾病风险预测和健康管理分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推断可能来自某个特定医疗机构或社区。
数据维度：数据集包括患者的ID、性别、年龄、高血压、心脏病史、婚姻状况、工作类型、居住地类型、平均血糖水平、BMI、吸烟状态等多个维度，适用于多因素分析。
数据格式：CSV格式，方便进行数据处理和分析。包含train_2v.csv和test_2v.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于疾病风险预测、健康状态评估和数据驱动的医疗健康研究。
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的学术研究，如疾病风险因素分析、预测模型构建、个性化健康管理方案研究等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，尤其在患者风险评估、疾病早期预警、健康干预策略等方面。
决策支持：支持医疗健康领域的决策制定，如资源分配优化、医疗服务改进、健康政策制定等。
教育和培训：作为医疗健康数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗健康数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索疾病风险因素与健康状况之间的关系，帮助用户实现疾病风险预测模型的构建、优化健康管理策略等目标。
