】DiabetesPedigreeFunction:糖尿病谱系功能
时间: 2023-06-13 22:08:28 浏览: 820
DiabetesPedigreeFunction(糖尿病谱系功能)是一种用于预测糖尿病发病风险的指标,通常用于机器学习算法中作为特征之一。该指标是基于家族史的糖尿病遗传风险因素的计算得出的。它计算了患者的家族成员是否患有糖尿病以及他们与患者的亲缘关系,从而得出一个综合评分,用于预测患糖尿病的概率。这个指标一般是一个0到2之间的浮点数。
相关问题
糖尿病谱系功能数值表示什么意思
糖尿病谱系功能数值通常是指血糖代谢相关的指标,用于评估一个人是否存在糖尿病或糖尿病前期病变。常见的功能数值包括:
1. 空腹血糖(FPG):空腹状态下测量的血糖浓度,正常范围为3.9-6.1mmol/L。
2. 餐后2小时血糖(2hPG):餐后2小时内测量的血糖浓度,正常范围为3.9-7.8mmol/L。
3. 糖化血红蛋白(HbA1c):反映过去2-3个月内血糖控制情况的指标,正常范围为4.0-6.0%。
4. 胰岛素敏感性指数(ISI):评估胰岛素对血糖降低的敏感性,正常范围为5以上。
这些功能数值的异常可能表明糖尿病或糖尿病前期病变的存在,需要进行进一步的检查和治疗。
Diabetes Data Sets数据集
Diabetes Data Sets是一个经典的机器学习数据集,包含了糖尿病患者的医疗记录信息,用于预测病人是否患有糖尿病。该数据集共有8个特征变量和1个目标变量,特征变量包括:
1. Pregnancies:怀孕次数
2. Glucose:口服葡萄糖耐量试验中2小时后的血浆葡萄糖浓度
3. BloodPressure:舒张压(mm Hg)
4. SkinThickness:肱三头肌皮肤褶皱厚度(mm)
5. Insulin:2小时血清胰岛素浓度(mu U/ml)
6. BMI:身体质量指数(体重(公斤)/身高(米)^2)
7. DiabetesPedigreeFunction:糖尿病谱系功能
8. Age:年龄(岁)
目标变量为Outcome,取值为0或1,表示病人是否患有糖尿病。该数据集可用于二分类问题的机器学习模型训练与评估。