脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-mayabayati
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, 疾病诊断, 数据分析, 人口统计, 临床特征
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与脑卒中相关的患者临床信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点或短时间内的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为医疗机构或社区的患者数据。
数据维度：包括“id”（患者唯一标识符）、“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏疾病）、“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”（吸烟状况）和“stroke”（是否发生脑卒中）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为maya-healthcare-dataset-stroke-data.csv，便于数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源未明确，但数据已进行结构化处理，适合用于风险预测模型构建。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病诊断和相关因素分析。
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，如脑卒中风险因素分析、不同人群的风险差异研究等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，特别是在患者风险评估、个性化健康方案制定等方面。
决策支持：支持医疗决策、公共卫生政策制定，帮助优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学、公共卫生等相关课程的实训材料，帮助学生理解疾病风险预测。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发生与个体特征之间的关联，帮助用户构建预测模型、提升疾病风险评估的准确性。
