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用于Weka的糖尿病预测数据集diabetes.arff

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简介：
diabetes.arff 是一个专为Weka设计的数据集合，包含与糖尿病相关的医疗记录和统计信息，旨在支持疾病预测建模研究。 数据集来源于University of California, Irvine（UCI）机器学习数据库中的Pima Indian Diabetes 数据集，包含768条记录。这768个研究对象是美国亚利桑那州的普通居民，由于该地区糖尿病发病率较高，美国国家糖尿病消化肾脏疾病研究所对该地区的居民进行了持续性的调查研究。数据集已转换为arff格式（与csv格式类似），可用于weka软件使用。

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  • 用于Weka的糖尿病预测数据集diabetes.arff
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    diabetes.arff 是一个专为Weka设计的数据集合，包含与糖尿病相关的医疗记录和统计信息，旨在支持疾病预测建模研究。 数据集来源于University of California, Irvine（UCI）机器学习数据库中的Pima Indian Diabetes 数据集，包含768条记录。这768个研究对象是美国亚利桑那州的普通居民，由于该地区糖尿病发病率较高，美国国家糖尿病消化肾脏疾病研究所对该地区的居民进行了持续性的调查研究。数据集已转换为arff格式（与csv格式类似），可用于weka软件使用。
     
  • 糖尿病预测风险数据集.zip
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    该数据集包含了用于预测个体患糖尿病风险的相关信息，包括年龄、性别、家族史等变量，适用于机器学习模型训练与测试。 数据集来源于孟加拉国锡尔赫特市医院的糖尿病患者问卷，并已获得批准。特征信息包括：年龄范围为20至65岁；性别分为1.男 2.女；多尿症情况分为1.是 2.否；突然体重减轻情况分为1.是 2.否；多食症情况分为1.是 2.否；视觉模糊情况分为1.是 2.否；瘙痒症状分为1.是 2.否；烦躁情绪状态分为1.是 2.否；康复延迟状况分为1.是 2.否；部分偏瘫情况为1.是 2.否；肌肉无力状况为1.是 2.否；脱发情况为1.是 2.否；肥胖情况为1.是 2.否。类别标签包括正面和负面，分别用数字表示：1代表正面，2代表负面。
     
  • 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。
     
  • 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。