弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-tatianadubs
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, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究的数据，记录了参与者的多种健康指标，旨在用于预测个体在未来十年内患冠心病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，可推测为长期随访数据。
地理范围：数据来源于美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包括多个与心血管健康相关的变量，例如：性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker, cigsPerDay）、血压药物使用情况（BPMeds）、既往中风史（prevalentStroke）、高血压史（prevalentHyp）、糖尿病史（diabetes）、总胆固醇（totChol）、收缩压（sysBP）、舒张压（diaBP）、体重指数（BMI）、心率（heartRate）、血糖（glucose），以及十年内发生冠心病的指标（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于弗雷明汉心脏研究，该研究经过了严格的伦理审查和数据收集流程。
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、预测模型构建、以及流行病学研究，例如探索不同风险因素对心血管疾病发生的影响。
行业应用：可用于医疗健康行业，例如开发心血管疾病风险评估工具，辅助医生进行临床决策，以及用于保险行业的风险定价。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门制定心血管疾病预防策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等相关专业课程的实训材料，帮助学生理解心血管疾病风险预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估心血管疾病风险预测模型，例如逻辑回归、支持向量机、决策树等，从而帮助用户实现对心血管疾病风险的早期识别和干预。
