Pima Indians 糖尿病发病情况数据集，用于keras深度学习

该数据集最初来自美国国立糖尿病与消化与肾脏疾病研究所。数据集的目的是基于数据集中包含的某些诊断测量值来诊断预测患者是否患有糖尿病。 diabetes.csv

数据集是来源于 University of California, Irvine（UCI）机器学习数据库中的 Pima Indian Diabetes 数据集，总共包含 768 条数据项。这 768个研究对象是来自于美国亚利桑那州的普通居民，由于在当地人口中糖尿病的发病率较高，美国国家糖尿病消化肾脏疾病研究所会对这个地区的人口进行持续性的调查研究。 数据集已转arff格式（其实与csv格式差不多可自行修改），可用于weka。

印第安糖尿病人数据集，原始网站（UCI）上面的链接失效了。

pima-indians-diabetes.data是机器学习常用的数据集，原数据集位置已经搬空，原因是permission restriction。本数据集是作者网上收集数据文本转换为最常用的csv格式。共768个observation,9个变量"npregant", "glucose", "BP", "triceps", "insulin", "bmi", "pedigree", "age", "class"。变量解释见 博客。

糖尿病数据，数据属性包括年龄、性别、体脂等。欢迎大家下载，共同交流学习。

糖尿病发作检测 @machinelearning{han2021cs, title={Diabetes Onset Detection using Keras Model}, author={Nguyen, Han}, year={2021}, associate={Personal Project} } 简要描述;简介 该项目是一个基于机器学习的应用程序，通过Keras模型和寻找最佳超参数的训练方法（使用网格搜索和scikit-learn并优化神经元数量）来预测个人是否患有糖尿病。 有关更多详细信息，请参阅《 我学到的是 在这个项目中，我利用自己的知识来构建Keras模型，以及对参数的不同更新（从学习率，辍学，激活，神经元初始化），以了解哪种方法可以产生最佳的准确性。 我还了解到，使用此模型，训练精度非常高； 但是，测试精度略低于80％。 这意味着我们在误报和误报方面

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

机器学习中在进行分类模型的模型评价时可用到的测试数据。也可用于机器学习中分类模型的训练数据使用。。。。。。。

用于神经网络，深度学习方面的数据集。原网址因为The dataset is no longer available due to permission restrictions.