弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-yukeshmarudhasalam
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 机器学习, 医疗健康, 流行病学, 数据分析, 临床预测, 疾病建模
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究的数据，记录了参与者在一定时间内的健康状况和心血管疾病发病情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为长期跟踪调查数据。
地理范围：数据来源于弗雷明汉心脏研究，主要针对美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包括性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker, cigsPerDay）、高血压药物使用（BPMeds）、既往中风史（prevalentStroke）、高血压病史（prevalentHyp）、糖尿病史（diabetes）、总胆固醇（totChol）、收缩压（sysBP）、舒张压（diaBP）、身体质量指数（BMI）、心率（heartRate）、血糖（glucose）以及十年内患冠心病（TenYearCHD）的风险等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源于弗雷明汉心脏研究，已进行标准化和清洗，保证数据的可用性和一致性。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、疾病发生机制研究以及医疗健康领域的数据挖掘。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于心血管疾病风险因素分析、疾病预测模型构建、流行病学研究等学术研究，如风险因素的量化分析、预测模型的性能评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化医疗方案制定、健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构的疾病预防策略制定、公共卫生政策的优化以及患者健康管理。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解疾病风险评估与建模。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的发生规律、识别高危人群，并构建预测模型，从而帮助改善健康管理和疾病预防。
