脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-mosesmoncy
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, 数据分析, 疾病诊断, 流行病学, 生物统计
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：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的患者健康状况快照数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种居住类型，可能覆盖了不同地理区域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：id（患者唯一标识）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压病史）、heart_disease（心脏病史）、ever_married（婚姻状况）、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）和stroke（是否发生过脑卒中，0代表未发生，1代表发生）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于脑卒中风险预测研究。
该数据集适合用于疾病风险预测、医学研究和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于临床医学、流行病学、生物统计学等领域的研究，如脑卒中风险因素分析、疾病预测模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化医疗方案制定、医疗资源分配等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如辅助医生进行疾病诊断、评估患者的健康风险。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中相关的风险因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同风险因素与脑卒中发生之间的关系，并构建预测模型，帮助用户实现早期风险预警，提升医疗健康水平。
