印第安人糖尿病数据集，波士顿房价数据集合集。用于数据回归分析等。

利用深度学习算法，对UCL机器学习数据库里的一个糖尿病数据集 进行训练学习并预测。主要利用了 python 的 sklearn 神经网络 MLPClassifie 函数包进行糖尿病数据集的训练与预测。内含训练算法MPL.py文件和糖尿病数据集diabetes.xlsx文件。

Pima Indians 糖尿病发病情况数据集，用于keras深度学习

皮马人糖尿病数据集(UCI)-数据集

logistic_regression 用logistic回归预测糖尿病数据集_我在糖尿病数据集上使用了logistic回归和决策树分类器模型，在对两个模型进行训练和测试数据集比率相同后，我发现logistic回归给出的准确性更高，大约为80％，而决策树分类器给出了约75％。

皮马印第安人糖尿病数据集 数据集共9个字段: 0列为pregnants(怀孕次数)； 1列为Plasma_glucose_concentration(口服葡萄糖耐量试验中2小时后的血浆葡萄糖浓度)； 2列为blood_pressure(舒张压,单位:mm Hg） 3列为Triceps_skin_fold_thickness(三头肌皮褶厚度,单位：mm） 4列为serum_insulin(餐后血清胰岛素,单位:mm） 5列为BMI,体重指数(体重(公斤/身高(米)^2) 6列为Diabetes_pedigree_function(糖尿病家系作用) 7列为Age(年龄) 8列为Target(分类变量,0或1）

糖尿病数据集pima-indians-diabetes

糖尿病数据集，主要用于机器学习或者深度学习分类算法，共有9个字段 前8个维变量，最后一个字段为标签，为二分类数据集，当然自己可以转换成ONE-HOT类型

数据集来自天池大赛。此数据集旨在通过糖尿病相关的教科书、研究论文来做糖尿病文献挖掘并构建糖尿病知识图谱。

已将文件设为CSV格式，并且添加了表头文件，设置为中文方便阅读理解，很多人没有积分，这里也设置为免费，大家一起加油