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天池大赛使用了瑞金医院的糖尿病数据集合。

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简介：
天池大赛中，瑞金医院收集并整理的一系列糖尿病患者数据构成了一个重要的数据集。

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  • 瑞金医院糖尿病数据集——天池大赛专用
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    本数据集由瑞金医院提供，专为阿里云天池大赛设计，包含大量糖尿病患者的医疗记录和检测结果，旨在促进糖尿病相关研究与创新。 天池大赛瑞金医院糖尿病数据集合。
     
  • 瑞金医院的糖尿病数据集
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    瑞金医院的糖尿病数据集包含了大量来自临床实践的真实糖尿病患者信息，涵盖病人的各项生理指标、治疗方案及随访结果等，为科研人员提供宝贵的资源。 该数据集来源于天池大赛，旨在通过糖尿病相关的教科书和研究论文进行文献挖掘，并构建糖尿病知识图谱。
     
  • 天池糖尿病预测大赛 精准医疗挑战.7z
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    天池糖尿病预测大赛是由阿里云主办的一场精准医疗领域数据竞赛，参赛者利用大数据和AI技术进行糖尿病风险评估模型构建，推动个性化医疗服务发展。 天池精准医疗大赛即将开始，主题是“人工智能辅助糖尿病遗传风险预测”。虽然赛题听起来很高深，但实际上的任务是根据年龄、性别、肝功能、血常规等体检指标来预测血糖值。比赛提供的数据量不大，大约有40个特征变量，训练集包含5000多个实例，测试集则包括1000个实例。
     
  • 天池精准医疗大赛：糖尿病预测挑战 Tianchi Diabetes Challenge
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    天池精准医疗大赛之糖尿病预测挑战是由阿里云主办的数据竞赛，致力于通过数据分析与机器学习技术提高糖尿病早期预测的准确率，促进个性化医疗的发展。 天池精准医疗大赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段。初赛题目是针对2型糖尿病的回归问题，要求根据受检者的体检数据和临床信息预测血糖值；而复赛则是二分类问题，通过体检信息和基因信息判断是否患有妊娠糖尿病。本人作为积极向上团队的一员，在此次精准医疗大赛中取得了初赛top-11和复赛top-6的成绩。 当前代码仓库记录了我在比赛中的思路与代码。在公布初赛结果时，我发现有些参赛队伍的预测效果比我更好，但当时没有深入分析原因，仅将当时的部分代码进行了简单的整理以备后续参考。团队最终提交的复赛版本可以在天池社区技术圈中查看。 项目结构如下： - TianChi-Diabetes - preliminary：初赛代码 - repecharge：复赛代码
     
  • 糖尿病血糖数据集-数据集
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    该数据集包含大量糖尿病患者的血糖测量值及其他相关健康信息，旨在支持医疗研究与模型训练，帮助改善糖尿病管理及患者生活质量。 糖尿病之血糖数据集-数据集包含了与糖尿病患者相关的血糖记录和其他相关信息。该数据集旨在帮助研究者和医疗工作者更好地理解糖尿病的发展趋势及其管理方法。通过分析这些数据，可以发现潜在的模式、风险因素以及有效的治疗策略，从而改善患者的健康状况并提高生活质量。
     
  • 糖尿病数据集（diabetes.csv）
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    糖尿病数据集(diabetes.csv)包含了一系列关于病患的医疗指标和对应的疾病发展情况，用于研究与糖尿病相关的风险因素及预测模型开发。 您提到的“diabetes.csv”是一个数据文件，通常用于与糖尿病相关的数据分析或机器学习项目。这个CSV文件包含了关于糖尿病的数据集，可以用来进行各种研究、建模或是教育目的的学习活动。如果您需要进一步的信息或者帮助来理解如何使用这个特定的数据集，请告诉我您的具体需求。
     
  • 糖尿病数据集.zip
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    本数据集包含各类糖尿病患者的医疗记录和生理指标信息，旨在用于研究疾病发展、预测模型建立及临床决策支持系统开发。 编号、性别、日期、天门冬氨酸氨基转换酶、丙氨酸氨基转换酶、碱性磷酸酶、r-谷氨酰基转换酶、总蛋白、白蛋白、球蛋白、白球比例、甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、尿素、肌酐、尿酸、白细胞计数、红细胞计数、血红蛋白、红细胞压积、红细胞平均体积、红细胞平均血红蛋白量、红细胞平均血红蛋白浓度、红细胞体积分布宽度、血小板计数、血小板平均体积、血小板体积分布宽度、血小板比积、中性粒细胞% 、淋巴细胞% 、单核细胞% 、嗜酸细胞% 、嗜碱细胞% 和血糖。
     
  • 糖尿病数据集（Diabetes）
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    糖尿病数据集是一份包含患者医疗记录的数据集合，旨在用于研究与预测糖尿病的发展及相关并发症。 糖尿病数据集通常包含有关糖尿病患者的各种健康指标的信息。这些数据可以用于研究、开发预测模型以及理解疾病的发展过程。通过分析这样的数据集，研究人员能够探索不同因素对糖尿病的影响，并提出有效的预防和治疗策略。
     
  • 糖尿病数据集（Diabetes）
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    糖尿病数据集(Diabetes)包含了患者的医疗记录和生理指标，用于预测糖尿病的发展情况，是机器学习中经典的回归问题数据集。 数据集的核心文件是`diabetes.csv`，这是一个常见的CSV（Comma Separated Values）格式的文件，便于在各种编程语言和数据分析工具中进行处理。CSV文件中的每一行代表一个患者的记录，每列则对应特定变量，如患者的基本信息、生理指标等。通过分析这个数据集，可以执行多种统计和机器学习任务，在实际应用中这些结果有助于医生和研究人员识别糖尿病高风险人群，优化治疗方案，并提前预防疾病的发生。此外，数据集的开放性促进了科研合作与算法创新，推动了医疗健康领域的发展。
     
  • Pima Indians糖尿病数据集
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    Pima Indians糖尿病数据集收录了皮马印第安妇女的健康指标，旨在预测该群体患糖尿病的风险，是机器学习中广泛使用的数据分析资源。 Pima Indians Diabetes数据集是机器学习与人工智能领域的重要资源之一。