脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-kheshavarkalkira
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, 疾病预测, 健康管理, 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，记录了与脑卒中（中风）相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了不同居住类型，可能覆盖多种地域。
数据维度：数据集包含11个特征，包括性别（gender）、年龄（age）、高血压（hypertension）、心脏病（heart_disease）、婚姻状况（ever_married）、工作类型（work_type）、居住地类型（Residence_type）、平均血糖水平（avg_glucose_level）、身体质量指数（bmi）、吸烟状况（smoking_status）和是否患有脑卒中（stroke）。
数据格式：CSV格式，文件名为full_data.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病诊断、健康管理等相关研究。
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研究，例如探索影响脑卒中的风险因素、构建预测模型。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司等提供数据支持，用于风险评估、患者管理和健康干预。
决策支持：支持医疗决策制定，辅助医生进行疾病诊断和风险评估。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解疾病风险预测。
此数据集特别适合用于探索影响脑卒中的关键因素，构建预测模型，从而辅助临床决策和健康管理。
