使用监督学习技术预测牙科植入物失败数据集

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该数据集包含747个牙科植入物固定装置的数据，来自完成修复治疗的患者。因变量为植入物失败，自变量包括年龄、性别、缺失因素、全身性疾病、吸烟、饮酒、嚼槟榔、外科医生部门、外科医生经验、植入位置、骨密度、牙槽嵴增量、上颌窦提升、植入系统、固定装置长度/宽度、假体类型、基台角度和假体固定。数据模态为表格，任务为二分类预测，用于构建监督学习模型以预测植入物失败风险。