脑卒中风险预测数据集BrainStrokeRiskPredictionDataset-csepython
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 流行病学, 疾病诊断, 数据分析, 人口统计
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据库的脑卒中患者相关数据，记录了影响脑卒中发病风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但可视为一个关于脑卒中风险因素的横截面数据集。
地理范围：数据未明确具体地理位置，但可推测为全球范围内的数据，涵盖不同地区的患者。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏病）、“ever_married”（是否已婚）、“work_type”（工作类型）、“Residence_type”（居住地类型）、“avg_glucose_level”（平均血糖水平）、“bmi”（体重指数）、“smoking_status”（吸烟状况）以及“stroke”（是否患有脑卒中）等。
数据格式：CSV格式，文件名为brain_stroke.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康数据集，已进行标准化处理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病相关因素分析和数据挖掘。
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：适用于医疗健康领域的研究，如探索脑卒中发病风险因素、评估不同因素对卒中发生的影响等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险预测、个性化健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门的决策制定，例如制定预防脑卒中的策略、优化医疗资源分配等。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中风险因素分析。
此数据集特别适合用于构建脑卒中风险预测模型，识别高危人群，并探索不同因素之间的关联性，从而为预防和治疗提供数据支持。
