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瑞金医院的糖尿病数据集。

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简介：
该数据集来源于天池大赛平台。其核心目标是通过对大量糖尿病相关的医学教科书以及学术研究论文的深度分析，从而实现糖尿病文献的挖掘，并最终构建出一个全面的糖尿病知识图谱。

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  • 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。
     
  • 瑞金医院糖尿病数据集——天池大赛专用
    优质
    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。
     
  • 糖尿病血糖数据集-数据集
    优质
    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）
    优质
    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）
    优质
    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。
     
  • 糖尿病相关的数据集
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    该数据集专注于收集和整理与糖尿病相关的各类信息，包括患者生理指标、生活习惯及治疗方案等，旨在促进疾病研究和个性化医疗的发展。 该糖尿病数据集包含768个样本，适用于机器学习研究。其主要目标是通过分析数据中的特定诊断指标来预测患者是否患有糖尿病。 这些样本是从一个更大的数据库中筛选出来的，并且满足一定的条件限制：所有参与的受试者均为至少21岁的Pima印第安女性。 该数据集包含多个医学相关变量和一个目标变量Outcome。其中，医学相关的预测因子包括患者的怀孕次数、BMI（身体质量指数）、胰岛素水平以及年龄等信息。 此外，本数据集记录了皮马人的医疗历史，并关注过去五年内他们是否患有糖尿病的情况。所有的数据都是以数值形式呈现的，问题的答案是二分类结果：1代表患者有糖尿病，0则表示没有。整个数据集中共有8个属性和一个类别变量。