腎臓病は、医学会でよく知られるいくつかのパラメーターから発見することが可能です。 この測定により、医学界とコンピューター化されたシステム(特に AI)を支援すべく、科学者である Akshay Singh は、腎臓病の検出/予測における ML アルゴリズムをトレーニングするための非常に便利なデータセットを公開しました。 このデータセットは、ML の最大級のデータリポジトリとして最もよく知られている Kaggle に公開されています。https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset
データセットについて
腎臓病データセットには、以下のメタデータ情報が含まれています(出典: https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset)
- 赤血球、足浮腫、血糖値などの 25 種類の特徴量を含む 400 行のデータセット。
- 患者が慢性腎臓病を患っているかどうかを分類することが目的
- 分類は、'classification' と名付けられた属性が 'ckd'(慢性腎臓病)であるか 'notckd' であるかに基づいて行われます。
- データセットの作成者は、テキストと数値のマッピングやその他の変更点を含むデータセットのクリーニングを実施しました。
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ボタンをクリックするだけで
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をインストールしてみました。
吹き出しのマークが登場し、クリックするとクラス定義で使用しているデータタイプの解説が表示されました。.png)
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