Life Expectancy Data|健康医疗数据集|数据分析数据集

该数据集来源于世界卫生组织（WHO），包含多个特征，如GDP、酒精消费、BMI、人口等，以及作为目标变量的生命预期。

原始信息汇总

数据集概述

1. 数据集描述

来源

数据集来源于世界卫生组织（WHO），包含多个特征如GDP、酒精消费、BMI、人口等，以及作为目标变量的预期寿命。

特征

字段	描述
Country	国家
Year	年份
Status	发达或发展中状态
Life expectancy	预期寿命（岁）
Adult Mortality	15至60岁男女死亡率（每1000人口）
infant deaths	每1000人口婴儿死亡数
Alcohol	15岁以上人均酒精消费量（纯酒精升数）
percentage expenditure	人均国内生产总值的卫生支出百分比
Hepatitis B	1岁儿童乙型肝炎（HepB）免疫接种覆盖率（%）
Measles	每1000人口报告的麻疹病例数
BMI	整个人口的平均体重指数
under-five deaths	每1000人口五岁以下死亡数
Polio	1岁儿童脊髓灰质炎（Pol3）免疫接种覆盖率（%）
Total expenditure	政府卫生支出占政府总支出的百分比
Diphtheria	1岁儿童白喉、破伤风类毒素和百日咳（DTP3）免疫接种覆盖率（%）
HIV/AIDS	HIV/AIDS导致的0-4岁儿童死亡率（每1000活产儿）
GDP	人均国内生产总值（美元）
Population	国家人口
thinness 1-19 years	10至19岁儿童和青少年的消瘦率（%）
thinness 5-9 years	5至9岁儿童的消瘦率（%）
Income composition of resources	资源收入构成
Schooling	受教育年限（年）

2. 数据处理

目标

准备数据集以供建模，通过处理缺失值、转换分类列和标准化数值特征，确保模型最优表现。

方法

• 处理缺失值：
  • 插补：使用均值、中位数或众数等统计方法插补缺失值。例如，连续变量如BMI和GDP使用均值，分类变量如Status使用众数。
• 分类特征处理：
  • 独热编码：将分类列如Status（发达/发展中）转换为数值形式，创建每个类别的二进制列。
• 标准化：
  • 标准化：使用z分数标准化数值特征，确保GDP和BMI等特征在相似的尺度上。

3. 模型评估

模型

• 线性回归：
  • 性能：RMSE = 0.459074，R² = 0.802415
• 随机森林回归器：
  • 性能：RMSE = 0.217848，R² = 0.955507
• 梯度提升回归器：
  • 性能：RMSE = 0.250281，R² = 0.941272
• XGBoost回归器：
  • 性能：RMSE = 0.211332，R² = 0.958128，交叉验证R² = 0.9611255659243261

评估

• 指标：使用R²、均方误差（MSE）和交叉验证技术评估模型。
• 比较：XGBoost回归器表现最佳，其次是随机森林和梯度提升，线性回归表现最差。

4. 结果

性能分数

• 线性回归：RMSE = 0.459074，R² = 0.802415
• 随机森林回归器：RMSE = 0.217848，R² = 0.955507
• 梯度提升回归器：RMSE = 0.250281，R² = 0.941272
• XGBoost回归器：RMSE = 0.211332，R² = 0.958128，交叉验证R² = 0.9611255659243261

最佳模型

XGBoost回归器在预测准确性和模型复杂度之间表现出最佳平衡，训练和交叉验证的高性能。

5. 结论

总结

项目成功构建并评估了预测预期寿命的模型。集成方法如随机森林、梯度提升和XGBoost显示出优于线性回归的性能，其中XGBoost表现最准确。

未来工作

建议包括进一步调整集成模型，探索神经网络，并纳入额外的社会经济变量以提高预测准确性。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自世界卫生组织（WHO），汇集了多个国家的社会经济和健康相关因素，以预测各国的预期寿命。数据集的构建涉及从WHO获取原始数据，并整合了如GDP、酒精消费、BMI、人口等多项特征，以及作为目标变量的预期寿命。通过系统的数据清洗和预处理，包括缺失值的插补、分类特征的编码和数值特征的标准化，确保了数据的高质量和模型的有效性。

特点

此数据集的显著特点在于其广泛涵盖了影响预期寿命的多维度因素，包括但不限于经济状况、公共卫生水平和教育程度。此外，数据集的结构化设计使得各特征与目标变量之间的关联性得以清晰展现，为深入分析和模型构建提供了坚实基础。数据的高质量和多样性使其成为预测预期寿命的理想选择。

使用方法

使用该数据集时，研究者可首先进行探索性数据分析（EDA），以理解各变量间的关系和潜在异常。随后，通过数据处理步骤，如缺失值处理、特征编码和标准化，为模型训练做好准备。常用的机器学习模型，如线性回归、随机森林、梯度提升和XGBoost，均可应用于该数据集，以比较不同模型在预测预期寿命上的表现。

背景与挑战

背景概述

生命预期数据集（Life Expectancy Data）由世界卫生组织（WHO）提供，旨在通过多种社会经济和健康相关因素预测各国的预期寿命。该数据集的核心研究问题在于比较传统线性回归模型与集成方法在预测预期寿命方面的性能。自创建以来，该数据集已成为公共卫生和机器学习领域的重要资源，为研究人员提供了丰富的数据基础，以探索影响预期寿命的关键因素。

当前挑战

生命预期数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据集包含大量缺失值，需要通过适当的插补方法进行处理。其次，社会经济和健康相关因素的复杂交互关系增加了模型的复杂性，要求采用先进的机器学习技术如随机森林、梯度提升和XGBoost来捕捉这些关系。此外，数据集的特征多样性，包括连续变量和分类变量，需要在预处理阶段进行标准化和编码处理，以确保模型性能的最优化。

常用场景

经典使用场景

在公共卫生领域，Life Expectancy Data数据集的经典使用场景主要集中在预测和分析各国的人口预期寿命。通过整合世界卫生组织（WHO）提供的多维度数据，包括GDP、酒精消费、BMI、人口等社会经济和健康相关因素，研究者能够构建和比较多种机器学习模型，如线性回归、随机森林、梯度提升和XGBoost，以精确预测各国的人口预期寿命。这种预测不仅有助于政策制定者评估和优化公共卫生策略，还能为国际组织提供数据支持，以制定全球健康倡议。

解决学术问题

Life Expectancy Data数据集在学术研究中解决了多个关键问题。首先，它为研究者提供了一个全面的数据平台，用于探索和验证影响人口预期寿命的多种因素，从而深化对公共卫生和经济发展之间复杂关系的理解。其次，通过比较不同机器学习模型的性能，该数据集促进了算法优化和模型选择的研究，特别是在处理大规模、多变量数据时。此外，该数据集还为跨学科研究提供了基础，如结合经济学、社会学和医学领域的知识，以全面分析和预测人口健康趋势。

衍生相关工作

Life Expectancy Data数据集的发布和应用催生了多项相关经典工作。例如，研究者基于该数据集开发了多种预测模型，如随机森林和XGBoost，这些模型在多个国际健康预测竞赛中表现优异。此外，该数据集还激发了关于数据融合和多源数据分析的研究，推动了跨学科方法在公共卫生领域的应用。同时，基于该数据集的实证研究也为政策制定提供了有力支持，促进了全球健康倡议的实施和评估。