시험 점수 데이터

의료 시스템을 위한 연구원은 그들의 지역 진료소에서 데이터를 수집합니다. 특히 연구팀은 의사의 초기 아픈 환자 검사 데이터를 관심이 있습니다. 초기 검사의 끝에서, 의사는 각 환자에게 그들의 질병의 엄격에 대 한 점수를 할당. 연구원은 의사에 의해 검사하기 전에 가장 아픈 환자의 우선 순위를 돕기 위해 짧은 설문지를 개발하고 싶어. 주체 전문가와의 상담 및 데이터의 초기 탐색을 통해 팀은 8개의 변수를 선택하여 심각도 점수를 예측합니다.

이 데이터를 사용하여 최고의 모형 검색(계량형 반응)을 시연할 수 있습니다.

워크시트 열	설명
지금 증상의 수	환자가 설문지에 설명하는 증상의 수입니다.
가래의 높은 생산	환자가 가래의 높은 양을 생산하는 것을 기술하는지 여부: 0은 아니오이고 1은 예입니다.
심한 호흡 곤란	환자가 심한 호흡 곤란을 설명하는지 여부: 0은 아니오이고 1은 예입니다.
심한 가슴 통증	환자가 심한 흉통을 설명하는지 여부: 0은 아니오이고 1은 예입니다.
심한 두통	환자가 심한 두통을 설명하는지 여부: 0은 아니오이고 1은 예입니다.
심한 수면 장애	환자가 심각한 어려움수면을 설명하는지 여부: 0은 아니오이고 1은 예입니다.
전반적으로 기분이 매우 좋았습니다.	환자가 매우 나쁜 느낌을 설명하는지 여부 : 0은 아니오이고 1은 예입니다.
정상적인 활동에 대한 제한	환자가 정상적인 활동에 대한 제한을 설명하는지 여부: 0은 아니오이고 1은 예입니다.
질병 심각도 점수	환자가 검사 후 얼마나 심하게 아픈지 설명하기 위해 배정 된 의사 점수.

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