请给关于糖尿病人的数据集
时间: 2024-01-13 14:10:35 浏览: 30
好的,以下是一个关于糖尿病人的数据集,称为Pima Indians Diabetes Database,它可以用于分类任务:
```
pregnant,glucose,bp,skin,insulin,bmi,pedigree,age,diabetes
6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1
1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,0
8,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1
1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0
0,137,40,35,168,43.1,2.288,33,1
5,116,74,0,0,25.6,0.201,30,0
3,78,50,32,88,31.0,0.248,26,1
```
在这个数据集中,每个数据点代表了一个女性病人,包括8个特征和1个二元标签。其中,前8个特征分别是怀孕次数、口服葡萄糖耐量试验中血浆葡萄糖浓度、舒张压(mm Hg)、三头肌皮褶厚度(mm)、两小时血清胰岛素(mu U/ml)、体重指数(kg/m^2)、糖尿病家族史和年龄(岁);标签为1表示患有糖尿病,标签为0表示未患糖尿病。这个数据集可以用于训练分类模型,来预测一个女性病人是否患有糖尿病。
相关问题
对糖尿病人数据集进行岭回归
岭回归是一种常用的线性回归正则化方法,可以用于解决多重共线性问题。对于糖尿病人数据集,可以通过岭回归来建立一个模型,预测糖尿病患者的血糖水平。
以下是使用Python中的scikit-learn库进行岭回归的示例代码:
```
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载糖尿病人数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建岭回归模型
ridge = Ridge(alpha=1.0)
# 在训练集上拟合模型
ridge.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上评估模型
score = ridge.score(X_test, y_test)
print("岭回归模型在测试集上的评分为:", score)
```
在这个示例中,我们使用糖尿病人数据集,将数据集分为训练集和测试集。然后使用Ridge函数创建一个岭回归模型,并在训练集上拟合模型。最后,在测试集上评估模型,并输出模型的得分。
需要注意的是,岭回归中的参数alpha需要根据数据集进行调整,以达到最佳效果。可以通过交叉验证等方法来寻找最佳的alpha值。
印第安人糖尿病人数据分析jupyter
印第安人糖尿病数据集是一个常用的数据集,它包含了一些关于印第安人的人口统计学信息,例如年龄、性别、BMI指数等,以及是否患有糖尿病的标签信息。这个数据集被广泛应用于机器学习和数据挖掘的教学和实践中。
Jupyter是一个非常流行的交互式笔记本环境,它支持多种编程语言,并且能够实时展示代码执行结果和可视化图表。在数据分析领域中,使用Jupyter Notebook可以帮助我们更方便地进行数据探索、数据可视化、机器学习模型训练等工作。
因此,印第安人糖尿病数据集在Jupyter Notebook中的应用非常广泛,有很多人通过这个数据集来学习和实践数据分析和机器学习技术。如果你对这个领域感兴趣,我可以给你提供一些相关资源和教程,帮助你更好地了解和使用这个数据集。同时,也欢迎你就这个话题提出更具体的问题。