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该测试数据集用于预测因疝气病症而导致马匹死亡的概率。

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简介：

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  • 用于预测病马因疝气死亡率的测试数据集
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    该数据集专为预测病马由于疝气导致的死亡风险而设计，包含大量相关特征和结果信息，旨在辅助研究者开发高效预测模型。
     
  • 病马疝气症与死亡率预测
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    本研究探讨了病马疝气病症的特点、影响因素及其对患病马匹生存率的影响，并建立了基于临床数据的死亡风险预测模型。 这段文字描述了一个使用Logistic回归模型预测病马因疝气症导致的死亡率的代码及相应的数据集。
     
  • 病马疝气数据集 - horseColicData.zip
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    病马疝气数据集包含了关于患有疝气及其他疾病的马匹的医疗记录和实验结果，旨在用于疾病预测及研究。该数据集有助于科研人员开发诊断模型，提高动物医学水平。 逻辑回归用于预测病马数据集。该数据集被分为测试集和训练集，每个样本包含22个字段，最后一个字段是类别标签0或1。字段之间的分隔符为\t。
     
  • 利用逻辑回归预测患疝气马匹的生存几率。
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    本研究运用逻辑回归分析方法，旨在评估和预测患有腹股沟阴囊疝的马匹生存概率，为兽医临床决策提供数据支持。 本次实战内容将使用Logistic回归来预测患疝气病的马能否存活。原始数据集包含了368个样本和28个特征。这种疾病不一定源自马的肠胃问题，其他因素也可能引发该病症。数据集中包括了医院检测马疝病的一些指标，有的较为主观且难以测量，例如疼痛级别等。 此外需要注意的是，在部分指标主观及难测之外，还存在约30%的数据缺失情况。预处理阶段主要完成两项工作：对于测试集中的特征值缺失项，我们用实数0来替换所有空缺值；由于采用Logistic回归模型并考虑到sigmoid(0)=0.5这一特性（即它对结果的预测不具有任何倾向性），这不会影响到回归系数。而对于类别标签缺失的数据，则直接丢弃。 原始数据集经过处理后，保存为两个文件：horseColicTest.txt和horseColicTraining.txt。
     
  • 基于逻辑回归的病马死亡预测模型.zip
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    本研究运用逻辑回归分析建立病马死亡风险预测模型，旨在通过关键生理指标有效评估患病马匹的生存几率，为兽医提供科学决策依据。 使用预处理过的数据集通过疝气病症预测病马的死亡率，并提供相应的Python代码。
     
  • 死亡率预测模型： mortality
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    mortality是一款专注于预测死亡率的高级统计模型。它通过分析大量人口健康数据，为医疗政策制定者、研究人员提供精准的风险评估与趋势预测，助力公共卫生决策优化。 部署计分模型的软件包提供了如何为远程评分/预测部署模型的相关指导。 在R语言环境中安装该软件包的方法如下： ```r library(devtools) install_github(QlikBrianB/mortality) ```
     
  • 疾病症状预测的数据集
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    该数据集旨在通过收集和分析各种疾病的症状信息，为疾病早期预警系统提供支持，帮助提高诊断准确性和效率。 此数据集旨在帮助学生创建疾病预测或医疗保健系统，并为他们提供必要的资源。 该数据集包含有关疾病的详细信息，包括症状、预防措施以及相关权重的数据。 通过使用文件处理技术，可以轻松清理这些数据，用户只需了解表格中行和列的结构即可。 具体而言： - 疾病种类：真菌感染、过敏、慢性胆汁淤积、药物反应、消化性溃疡、艾滋病、糖尿病、肠胃炎、支气管哮喘、高血压、偏头痛以及颈椎病。 - 其他信息包括瘫痪（脑出血）。
     
  • 空气污染致死率 - 数据集
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    该数据集聚焦于全球及各地区因空气污染导致的死亡案例统计分析，旨在揭示空气质量与人类健康之间的关联，为政策制定提供科学依据。 数据集“Death Due to Air Pollution 空气污染致死”提供了研究全球空气污染对人类健康影响的重要资源。核心文件是“death-rates-from-air-pollution.csv”，其中包含不同国家和地区因为空气污染导致的死亡率信息。 以下是一些基于该数据集可以探索和学习的关键知识点： 1. **空气质量指数（AQI）**：衡量空气污染的标准指标，涵盖了多种污染物如PM2.5、PM10、二氧化硫、二氧化氮及臭氧等。 2. **颗粒物污染（PM2.5与PM10）**：这些微小的颗粒能深入肺部并引发健康问题，尤其增加心脏病和呼吸道疾病的风险。 3. **全球分布**：数据集涵盖各国空气污染死亡率信息，有助于对比分析最严重的地区及其影响范围。 4. **时间序列分析**：若包含多年数据，则可以研究空气污染导致的死亡率变化趋势，判断其改善或恶化情况。 5. **相关性分析**：探索空气质量与经济因素（如GDP、人口密度和工业发展水平）之间的联系，以了解影响空气污染的因素。 6. **健康影响**：揭示不同疾病类型（例如心血管病及肺癌）与空气污染的关联程度，对公共卫生政策制定有重要参考价值。 7. **政策评估**：通过比较实施控制措施前后的死亡率变化来评价相关政策的有效性，并为未来的环保决策提供依据。 8. **数据可视化**：利用地图、柱状图和折线图等工具展示不同地区的空气污染状况及死亡率，提高公众对问题的认识。 9. **统计建模**：使用回归分析预测未来空气质量与死亡率的关系及其变化趋势，在特定条件下进行评估。 10. **环境正义**：研究社会经济不平等如何影响空气污染负担，识别贫困地区或弱势群体是否更易受到空气污染的影响。 该数据集为学术、政策制定及公众教育提供了丰富的资源。通过深入分析这些信息，我们能够更好地认识和应对全球面临的严重空气污染问题，并寻找有效的解决策略。
     
  • 糖尿病并发症预测的数据集
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    本数据集旨在通过收集糖尿病患者的临床信息和生活习惯等数据，用于建立预测模型，以期有效预防或延缓糖尿病并发症的发生。 糖尿病是一种代谢紊乱疾病，在全球范围内的发病率持续上升。与心脑血管病和其他慢性非传染性疾病一样，I型糖尿病是由遗传、社会环境、生活方式等多种因素共同作用的结果。预防和控制糖尿病的关键在于采取综合性的防治措施，评估疾病的危害程度及识别危险因素是其中的重要环节。 掌握糖尿病的患病率和死亡情况，并了解其相关风险因子及其分布规律，对于制定有效的防控策略以及提高患者的生活质量至关重要。本数据集兼容性良好，使用基础表格处理软件即可运行；具体的数据挖掘工具可根据用户的实际需求来选择。 该数据由中国人民解放军总医院提供。
     
  • 糖尿病并发症预测的数据集
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    本数据集用于研究和预测糖尿病患者的并发症风险，包含大量病历信息及随访结果，旨在提升疾病预防与治疗效果。 糖尿病是心血管疾病发展的主要危险因素之一，而糖尿病大血管病变则是其长期并发症之一。这类病变包括心血管疾病、脑血管疾病及外周动脉疾病。在糖尿病患者中，大约三分之二的死亡病例是由心血管疾病和脑血管疾病引起的。