脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-kevinkibebe
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, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的各项健康指标，用于预测脑卒中（中风）的发生风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一份静态的患者健康状况快照。
地理范围：数据集的地域来源未明确，但包含了多种影响脑卒中风险的常见因素，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如id（患者唯一标识）、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（身体质量指数）、smoking_status（吸烟状况）和stroke（是否发生脑卒中，0表示未发生，1表示发生）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据清洗和格式化，便于直接用于分析。
该数据集适合用于脑卒中风险预测研究、临床辅助决策支持以及相关疾病的预防和管理。
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：适用于医学、生物统计学和机器学习等领域的研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建、疾病预后分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化医疗、健康管理等方面具有应用价值。
决策支持：支持临床医生进行风险评估和辅助诊断，帮助制定更有效的预防和治疗方案。
教育和培训：作为医学、公共卫生和数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解疾病风险预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索脑卒中风险因素与发生概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而提高对脑卒中的早期预警和干预能力。
