弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyCHDRiskPrediction-rajendrandp
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, 生物统计学, 数据分析, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究（Framingham Heart Study）的数据，记录了参与者的多种生理指标和健康状况，用于预测十年内发生冠心病（CHD）的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但反映了参与者在一段时间内的健康状况。
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：数据集包括多个关键健康指标，如性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker）、每日吸烟量（cigsPerDay）、是否服用降压药（BPMeds）、是否发生过中风（prevalentStroke）、高血压情况（prevalentHyp）、糖尿病情况（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）以及十年冠心病发病情况（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，是一项具有重要影响力的心血管疾病研究。该数据集适用于心血管疾病风险预测模型构建、疾病相关性分析等研究。
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预测、流行病学研究、疾病相关性分析等学术研究。
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、个性化健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构的风险评估和患者管理，帮助医生制定更精准的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病风险因素。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估不同风险因素对心血管疾病发生的影响，从而优化疾病预防和管理策略。
