脑卒中风险预测与心血管疾病治疗效果评估数据集-2018年-xiaoweiunsw
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中,卒中,风险预测,心血管疾病,机器学习,scikit-learn,疾病预防,医疗,健康
数据概述：
本数据集旨在支持对脑卒中风险的预测以及心血管疾病治疗效果的评估。数据集涵盖了2018年关于个体健康状况、生活方式、既往病史及治疗方案等相关信息，用于构建预测模型并分析不同治疗方案对预防脑卒中的效果。数据集可能包含以下字段（具体字段需根据实际数据确定）：
- 人口统计学特征： 年龄、性别、婚姻状况、居住地类型等。
- 生活方式： 吸烟状态、饮酒习惯、工作类型、体力活动水平等。
- 健康状况： 高血压、心脏病（类型）、糖尿病、胆固醇水平、BMI等。
- 医疗记录： 既往病史、用药情况、治疗方案（如药物、手术等）。
- 脑卒中相关信息： 是否发生脑卒中（标签）、脑卒中发生时间等。
数据来源可能为公开的医疗数据集，例如Kaggle上的相关数据集，或通过模拟生成。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下用途：
- 脑卒中风险预测： 利用机器学习模型（如逻辑回归、决策树、随机森林等）预测个体在2018年是否会发生脑卒中。
- 治疗效果评估： 分析不同治疗方案（或治疗组合）对预防脑卒中的效果，特别是针对有心脏病史的个体。
- 数据分析与可视化： 通过数据可视化技术探索不同因素与脑卒中风险之间的关系，为研究提供深入的见解。
- 构建预测模型： 训练和评估不同机器学习模型，以预测脑卒中风险。
- 生成研究报告与演示文稿： 总结研究方法、结果和建议，并准备演示文稿，用于分享研究成果。
数据集将支持对脑卒中风险因素的深入研究，为制定个体化预防策略和优化心血管疾病治疗方案提供数据支持。
