脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-niranjanank
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, 临床数据, 健康指标, 数据分析, 二分类
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（Stroke）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范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据特征推测可能来源于医疗机构。
数据维度：数据集包括多个与脑卒中风险相关的变量，如“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”（身体质量指数）、“smoking_status”（吸烟状态）以及“stroke”（是否发生脑卒中）。
数据格式：CSV格式，文件名为brains_Stroke_final - brains_Stroke_final.csv，方便数据处理与统计分析。
来源信息：数据来源于医疗健康相关领域，已进行数值化处理，便于模型训练。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型构建、疾病风险因素分析等研究。
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、生物统计学等领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建、疾病早期预警等。
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、个性化健康管理方案制定、辅助临床决策等方面具有实际价值。
决策支持：支持医疗健康领域的决策制定，如制定预防策略、优化医疗资源配置等。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中风险预测。
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，并构建预测模型，帮助用户实现对脑卒中风险的有效评估和管理。
