弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyCHDRiskPrediction-techstuff2
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, 生物统计, 临床数据, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究（Framingham Heart Study）的临床数据，记录了参与者的心血管健康相关指标，用于预测未来十年内患冠心病（CHD）的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被用作静态数据集，代表特定时间点的健康状况。
地理范围：数据来源于美国马萨诸塞州弗雷明汉镇的居民。
数据维度：数据集包括多个与心血管健康相关的变量，如性别、年龄、教育程度、吸烟情况、降压药物使用、既往中风史、高血压、糖尿病、总胆固醇、收缩压、舒张压、体重指数（BMI）、心率、血糖以及十年内患冠心病（CHD）的二元结局变量。
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，数据已进行结构化整理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建和相关研究。
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、影响因素分析等学术研究，如探索不同风险因素对冠心病的影响、评估不同预测模型的性能等。
行业应用：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、辅助诊断等领域。
决策支持：支持医疗机构的风险评估和患者管理策略制定，帮助医生更好地进行疾病预防和早期干预。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解心血管疾病风险预测的原理和方法。
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，并评估其在不同人群中的应用效果，以实现更精准的疾病预防和个体化医疗。
