医疗机构患者住院信息预测数据集HealthcarePatientAdmissionInformationPrediction-tusharsarkar
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 医院管理, 患者分析, 预测模型, 机器学习, 住院信息, 数据挖掘, 分类任务
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者住院信息，记录了患者入院相关的多种特征，旨在用于预测患者住院结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据来源未明确，但包含医院代码、城市代码等信息，推测可能来源于特定区域的医疗机构。
数据维度：数据集包含多个字段，如case_id（病例ID）、Hospital_code（医院代码）、Hospital_type_code（医院类型代码）、City_Code_Hospital（医院所在城市代码）、Department（科室）、Ward_Type（病房类型）、Age（年龄）、Admission_Deposit（入院押金）等，共计17个字段。
数据格式：CSV格式，包含Label_Encoded_Test.csv、Label_Encoded_Train.csv和lg.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了编码处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的预测分析，特别是与患者住院相关的预测任务。
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，如住院时间预测、患者病情严重程度预测等。
行业应用：可以为医院管理系统提供数据支持，例如优化床位安排、预测患者流量、提升资源配置效率。
决策支持：支持医院管理者进行数据驱动的决策，如制定更合理的入院流程、改进医疗服务质量。
教育和培训：作为医疗数据分析与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数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索患者入院特征与住院结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升医疗服务效率和质量。
