医疗健康模拟患者数据-数据分析与机器学习实践数据集-usmankha
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康,患者数据,模拟数据,数据分析,机器学习,数据可视化,医疗,教育
数据概述：
本数据集包含51,000条模拟患者记录，由Python编程和Faker库生成。数据集旨在用于教育和研究目的，特别适用于数据分析、机器学习和数据可视化技术的实践。
数据集字段包括：
Patient_ID（患者ID）：每位患者的唯一标识符。
Age（年龄）：患者年龄，以年为单位（18-89岁）。
Gender（性别）：患者性别（男、女、其他）。
Blood_Pressure_Systolic/Diastolic（收缩压/舒张压）：血压测量值，单位为mmHg。
Heart_Rate（心率）：心率，单位为每分钟心跳次数（BPM）。
Cholesterol_Level（胆固醇水平）：胆固醇水平，单位为mg/dL。
Medical_Conditions（医疗状况）：常见的医疗状况，如糖尿病、高血压、哮喘或无。
Medications（药物）：药物类型，包括二甲双胍、赖诺普利、他汀类药物或无。
Visit_Date（就诊日期）：最近一次医疗就诊的日期（当年）。
Diagnosis（诊断）：医疗诊断类型（常规检查、感染、急诊、复诊）。
Hospital_Visits_Past_Year（过去一年的住院次数）：过去一年内的住院次数（0-9次）。
BMI（身体质量指数）：身体质量指数（18.5至35）。
Smoker_Status（吸烟状态）：患者是否吸烟（是/否）。
Physical_Activity_Level（身体活动水平）：患者的身体活动水平（久坐、中等、活跃）。
数据用途概述：
该数据集主要用于教育和实践，特别适用于：
数据分析和数据可视化
机器学习模型的训练和评估
数据预处理实践
局限性：
这组数据是模拟数据，不应用于临床决策或专业的医疗保健分析。
许可：
在知识共享署名4.0国际许可协议下，该数据集可被自由用于非商业用途。
