弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-maksudarahmanfariya
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, 生物医学, 流行病学, 数据分析, 临床研究, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究的数据，记录了参与者的多项健康指标及十年内心脏病（CHD）发病情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，可推测为长期跟踪研究的快照数据。
地理范围：数据来源于弗雷明汉心脏研究，主要覆盖美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包括“male”（性别）、“age”（年龄）、“education”（教育程度）、“currentSmoker”（当前吸烟者）、“cigsPerDay”（每日吸烟量）、“BPMeds”（服用降压药）、“prevalentStroke”（既往中风史）、“prevalentHyp”（高血压史）、“diabetes”（糖尿病）、“totChol”（总胆固醇）、“sysBP”（收缩压）、“diaBP”（舒张压）、“BMI”（身体质量指数）、“heartRate”（心率）、“glucose”（血糖）、“TenYearCHD”（十年内心脏病发病情况）等16个变量。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，该研究是心血管疾病领域的重要流行病学研究，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、影响因素分析和机器学习模型的构建。
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：适用于心血管疾病流行病学、风险因素分析、疾病预测模型构建等研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化健康管理、临床决策支持等方面。
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，优化资源配置。
教育和培训：作为生物统计学、医学研究、数据科学等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解心血管疾病风险预测。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的风险因素，构建预测模型，并评估不同干预措施对降低心脏病发病率的影响，从而支持个性化医疗和公共卫生政策的制定。
