印第安人糖尿病数据集
时间: 2023-11-14 19:55:40 浏览: 51
印第安人糖尿病数据集(Indian Diabetes dataset)是一个常用的医疗数据集,用于预测印第安人患有糖尿病的风险。该数据集包含了印第安人女性的临床特征和患有或未患有糖尿病的标签。这些特征包括年龄、体重指数、血压等。
可以使用这个数据集来训练机器学习模型,以便根据一个人的特征预测他们是否患有糖尿病。这在医疗诊断和预防领域具有很大的应用潜力。
请注意,使用这个数据集时需要谨慎处理,并遵守相关的隐私和伦理规定。
相关问题
kaggle中皮马印第安人糖尿病数据集规模怎么样
皮马印第安人糖尿病数据集包含768个样本,每个样本有8个特征变量和1个目标变量。这8个特征变量分别是:怀孕次数、口服葡萄糖耐量试验中2小时的血浆葡萄糖浓度、舒张压(mm Hg)、三头肌皮褶厚度(mm)、2小时血清胰岛素(μU / ml)、体重指数(kg /(身高(m))^2)、糖尿病谱系功能和年龄(岁)。目标变量是是否患有糖尿病。
斯皮尔曼相关系数检验皮马印第安人糖尿病数据集bmi和患病关系代码
皮马印第安人糖尿病数据集包含了许多与糖尿病患病风险有关的特征变量,其中包括BMI(Body Mass Index,身体质量指数)。可以使用Python中的Scipy库进行Spearman相关系数检验,来评估BMI与糖尿病的相关性。以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
from scipy import stats
# 读取数据集
data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')
# 提取BMI和患病标签
bmi = data['BMI']
diabetes = data['Outcome']
# 计算斯皮尔曼相关系数及其P值
corr, pval = stats.spearmanr(bmi, diabetes)
# 输出结果
print('Spearman correlation coefficient: {:.3f}'.format(corr))
print('P-value: {:.3f}'.format(pval))
```
在上述代码中,我们首先使用pandas库读取了数据集,然后提取了BMI和患病标签两个变量。接着,使用Scipy库中的`spearmanr()`函数计算了BMI和糖尿病之间的Spearman相关系数及其P值。最后,输出了相关系数和P值的结果。
如果输出结果中的P值小于0.05,则可以认为BMI与糖尿病之间存在显著相关性。