脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-dhirendommeti
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 医疗健康, 风险评估, 疾病预测, 机器学习, 数据分析, 流行病学, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据库的患者信息，记录了与脑卒中（中风）相关的多种健康指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，一般用于静态分析与建模。
地理范围：数据集未明确标注地理范围，但数据涵盖了多种人口统计学特征。
数据维度：包括“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）、“bmi”（身体质量指数）、“avg_glucose_level”（平均血糖水平）、“smoking_status”（吸烟状况）和“stroke”（是否发生脑卒中）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Stroke-Data.csv，方便数据导入与处理。
数据来源：数据来源于公开医疗数据集，已进行数据清洗和预处理，缺失值已进行处理。
该数据集适合用于脑卒中风险因素分析、疾病预测模型构建以及相关医学研究。
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：适用于医学研究，包括脑卒中风险因素分析、疾病发生机制研究、流行病学调查等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险预测、患者健康管理、辅助诊断等领域。
决策支持：支持医疗机构的风险评估与患者管理，帮助医生制定更精准的治疗方案。
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知识。
此数据集特别适合用于构建脑卒中预测模型，探索不同风险因素对脑卒中发生的影响，并评估预测模型的准确性。
