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本数据集是专为医疗健康领域监督学习分类问题设计的结构化数据集，旨在依据患者年龄、性别、血压、胆固醇水平等基本体征，预测并选择最合适的药物类型。数据集适用于分类算法与决策树等模型的训练与评估，并支持特征重要性分析与模型可解释性研究。通过探索体征与药物选择间的关联，本数据集为开发个性化用药辅助决策工具提供了数据基础，为临床实践提供数据驱动的参考，同时也是机器学习在医疗领域应用的经典教学案例。
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