综合糖尿病临床数据集（100k行）

用于预测建模和健康分析的 100,000 个糖尿病数据集

关于数据集

包含10万名个体健康和人口统计数据的详细数据集，旨在促进糖尿病相关研究和预测建模。该数据集包含性别、年龄、地点、种族、高血压、心脏病、吸烟史、体质指数 (BMI)、糖化血红蛋白 (HbA1c) 水平、血糖水平和糖尿病状况等信息。

数据集用例

该数据集可用于各种分析和机器学习目的，例如：

1. 预测模型：根据人口统计和健康相关特征建立模型来预测患糖尿病的可能性。
2. 健康分析：分析不同健康指标（例如，BMI、HbA1c 水平）与糖尿病之间的相关性。
3. 人口统计研究：检查不同人口群体和地区的糖尿病分布情况。
4. 公共卫生研究：确定糖尿病的风险因素并针对高危人群采取干预措施。
5. 临床研究：研究高血压、心脏病等并发症与糖尿病的关系。

潜力分析

• 描述性统计：总结数据集以了解特征的集中趋势和分散性。
• 相关性分析：识别特征之间的关系。
• 分类模型：使用机器学习算法将个体分类为糖尿病患者或非糖尿病患者。
• 趋势分析：分析多年来的趋势，了解糖尿病患病率如何变化。