脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-revatipawar
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 卒中预测, 医疗健康, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的多种生理特征和生活习惯，用于脑卒中（即脑中风）风险预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内收集的患者信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测为特定医疗机构或研究项目收集的患者数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：id（患者唯一标识）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压史）、heart_disease（心脏病史）、ever_married（婚姻状况）、work_type（工作类型）、Residence_type（居住地类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（身体质量指数）、smoking_status（吸烟状态）和stroke（是否发生过脑卒中，0代表否，1代表是）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步整理，但可能包含缺失值（如bmi字段）。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，可能来自临床研究或患者记录，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型构建、影响因素分析和临床决策支持。
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、流行病学和机器学习交叉领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型优化等。
行业应用：为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，尤其在患者风险评估、早期预警、个性化健康管理方案制定方面具备实用性。
决策支持：支持医生和医疗管理人员进行风险评估、辅助诊断和制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、数据科学、人工智能等相关专业课程的案例分析和实训素材。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发生的潜在风险因素，构建预测模型，并为改善公众健康提供数据支持。
