合成糖尿病数据集
该数据集是一个包含合成患者信息的糖尿病预测数据集，数据模态为结构化表格数据，涵盖了血糖、HbA1c、BMI、血压、胆固醇等生理指标，以及饮酒、吸烟、体力活动等生活习惯特征，共计30余个特征列，主要用于构建糖尿病风险评估模型和开展医疗健康领域的机器学习研究，适用于分类任务和特征分析。
更新时间2026-04-20
原始链接
https://hf-mirror.com/datasets/dionysusss/Synthetic-Diabetes-Dataset
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资源简介
该数据集是一个用于糖尿病预测的合成医学数据集，包含基于合成患者信息构建的多维度特征数据。数据集以CSV格式提供，涵盖患者的生理指标（如空腹血糖、HbA1c、BMI、血压、胆固醇等）、生活习惯（饮酒、吸烟、体力活动、屏幕时间）、社会人口学特征（性别、种族、教育水平、收入水平）以及医疗史（心血管病史、高血压史、糖尿病家族史）等30余个特征列，并以'diagnosed_diabetes'作为目标标签列。数据来源于对现有糖尿病分析数据集的合成生成，主要用于糖尿病风险评估、预测模型构建、特征工程分析等机器学习任务，适用于医疗健康领域的分类和强化学习研究。
提供机构：dionysusss
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