脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-omarmx0
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 临床诊断, 疾病预测, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了影响脑卒中（Stroke，即中风）发生的相关因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但从数据内容推测可能为全球范围内的通用数据。
数据维度：数据集包括12个字段，包含id、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（居住类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（体重指数）、smoking_status（吸烟状态）和stroke（是否发生脑卒中）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Stroke.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源不明确，通常为公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险因素分析、预测模型构建以及相关医疗健康领域的学术研究。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如脑卒中发病风险因素分析、预测模型构建、疾病预警等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康管理、辅助临床决策等方面。
决策支持：支持医疗健康领域的决策制定，如优化医疗资源配置、制定疾病预防策略等。
教育和培训：作为医学、数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解疾病风险预测。
此数据集特别适合用于探索不同因素对脑卒中发生的影响，帮助用户建立风险预测模型，从而提高疾病预防和管理水平。
