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该数据集整合了患者层面的人口统计学特征、生活方式习惯(如详细吸烟史)、环境暴露因素及临床健康指标等多维度信息,并包含用于标识高风险个体的二分类目标变量。其结构化数据适用于构建肺癌风险预测模型,支持从探索性分析(如风险因子关联挖掘)到机器学习分类任务(如逻辑回归、随机森林)的全流程研究,可为疾病早期筛查、风险分层及预防性医疗策略制定提供数据驱动的决策依据。
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