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NHANES 数据表.xlsx

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简介：
NHANES 数据表.xlsx包含了美国国家健康与营养检查调查的数据，涵盖了广泛的健康和营养指标，是研究公共健康问题的重要资源。 适用于决策树的数据集应该包含多个特征变量以及一个目标变量，并且数据集中应具有足够的样本量以确保模型的准确性和泛化能力。每个特征都应该对结果有一定的预测作用，同时需要避免冗余或无关紧要的信息混入数据中。 为了构建有效的决策树模型，在准备阶段还需要考虑以下几点： 1. 数据清洗：去除缺失值和异常值。 2. 特征选择：挑选出最具影响力的变量。 3. 划分训练集与测试集，以评估最终模型的性能表现。

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  • NHANES 数据表.xlsx
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    NHANES 数据表.xlsx包含了美国国家健康与营养检查调查的数据，涵盖了广泛的健康和营养指标，是研究公共健康问题的重要资源。 适用于决策树的数据集应该包含多个特征变量以及一个目标变量，并且数据集中应具有足够的样本量以确保模型的准确性和泛化能力。每个特征都应该对结果有一定的预测作用，同时需要避免冗余或无关紧要的信息混入数据中。 为了构建有效的决策树模型，在准备阶段还需要考虑以下几点： 1. 数据清洗：去除缺失值和异常值。 2. 特征选择：挑选出最具影响力的变量。 3. 划分训练集与测试集，以评估最终模型的性能表现。
     
  • R包NHANES：含NHANES数据版本
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    简介：R包NHANES提供了一个便捷接口访问美国国家健康与营养调查(NHANES)的数据版本，便于研究人员进行数据分析和统计建模。 NHANES软件包包含来自美国国家健康与营养检查研究的两个版本的数据集：一个是原始数据集（称为NHANESraw），该数据集从NHANES网站获取，并经过重新编码以方便在R中使用；另一个是重采样版本，它考虑了抽样的方案。后者是对美国人群中简单随机样本的一个合理近似。如需更多详细信息，请参见各数据集的帮助页面。
     
  • NHANES 数据分析
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    简介：NHANES数据分析是基于美国国家健康与营养调查的数据进行统计研究的过程，旨在评估国民健康状况、饮食习惯及环境因素对健康的长期影响。 关于NHANES数据集的分析可以在相关存储库中找到相关信息。这些分析包括数据预处理及其他步骤，并分布在不同的Jupyter笔记本段落件中。 - NHANESPreprocessing.ipynb：对大约2500名参与者的初步数据进行预处理。 - NHANESMerge_Hybrid.ipynb：为每个参与者合并和进一步预处理NHANES数据集。 - NHANESExploratoryAnalysis.ipynb：用于探索性分析的NHANES数据。 - NHANES_Traditional_Scenario_1.ipynb：适用于前五种疾病参与者的传统机器学习方案，涉及大约2500名参与者。 - NHANES_Traditional_Scenario_2.ipynb：面向所有个体的传统机器学习方法的应用。 - NHANES_NeuralNetworks_CNN_Approach.ipynb：鉴于对数据复杂性的理解，在NHANES分析中应用卷积神经网络(CNN)的方法。
     
  • NHANES 数据分析
    优质
    简介：NHANES数据分析项目致力于利用美国国家健康与营养调查的数据，研究国民健康状况、饮食习惯及其相互影响，为公共卫生政策提供科学依据。 NHANES 数据分析可以在相关存储库中找到相关信息，包括数据预处理在内的分析位于同一存储库中的不同 Jupyter 笔记本段落件中。 - NHANESPreprocessing.ipynb：对大约 2500 名参与者的 NHANES 数据集进行初始预处理。 - NHANESMerge_Hybrid.ipynb：为每个参与者合并和预处理 NHANES 数据集。 - NHANESExploratoryAnalysis.ipynb：NHANES 数据探索分析。 - NHANES_Traditional_Scenario_1.ipynb：适用于约 2500 名参与者的前五种疾病的传统机器学习方案。 - NHANES_Traditional_Scenario_2.ipynb：适用于所有个人的传统机器学习方案。 - NHANES_NeuralNetworks_CNN_Approach.ipynb：鉴于对数据复杂性的理解，使用 CNN 对 NH 数据进行分析。
     
  • tmdb_5000_movies数据表.xlsx
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    tmdb_5000_movies数据表.xlsx包含来自The Movie Database (TMDb)的5000部电影详细信息，包括影片ID、标题、评分、剧情概述、上映日期及演员阵容等。 tmdb_5000_movies 数据集包含以下特征：homepage（官网）、id、original_title（原始标题）、overview（剧情简介）、popularity（受欢迎程度）、production_companies（制作公司）、production_countries（制作国家/地区）、release_date（发行日期）、spoken_languages（对白语言）、status（电影状态），tagline（标语）和vote_average（投票平均分）。tmdb_5000_credits 数据集包含与演员及导演相关的信息，但未具体列出其特征。
     
  • IPOSIM7.4 数据表.xlsx
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    IPOSIM7.4数据表.xlsx包含IPOSIM7.4软件工具的相关配置参数和模拟结果的数据表格，适用于电路设计与分析。 三电平仿真模拟是一种电力电子技术中的重要研究方法和技术手段，用于分析和设计高性能的逆变器和其他电力变换设备。通过这种仿真实验可以深入理解多电平拓扑结构的工作原理及其在实际应用中的性能表现。 重写后的内容仅保留了关于“三电平仿真”的描述性内容，并未包含任何联系方式或网址链接信息，符合您的要求。
     
  • Heatmap 数据表.xlsx
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    《Heatmap 数据表.xlsx》是一份包含丰富数据集的工作簿文件，主要用于创建和分析热力图。通过直观展示数据分布情况，它帮助用户快速识别模式与趋势。 热力图实验数据参考了zhoulong的博文《Excel制作热力图》，欢迎技术探讨，可联系邮箱zhoulong_giser@163.com。
     
  • Markov数据表.xlsx
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    《Markov数据表.xlsx》是一份包含各种序列数据和状态转移信息的Excel文件，适用于进行马尔可夫模型分析及相关概率预测。 使用Excel实现Markov模型预测土地利用数量结构的方法简便易行且操作便捷。内部保留了计算公式以供参考。详细的操作步骤可以参见相关文档或教程。这种方法能够帮助用户快速理解和应用Markov模型进行土地利用的预测分析。
     
  • J1979DA_201702 数据表.xlsx
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    这是一个以J1979DA_201702命名的数据表格文件，包含了2017年2月的相关数据记录和分析结果。 SAE J1979DA的Excel表格是2017年2月份更新的版本，与SAE J1939标准配合使用。
     
  • CVRP数据表.xlsx
    优质
    CVRP数据表.xlsx包含了与容量约束车辆路由问题(Capitated Vehicle Routing Problem)相关的各类数据，适用于物流配送路径优化研究和算法开发。 元启发算法用于求解CVRP问题的节点数据集。