心血管疾病风险预测Framingham数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionFraminghamDataset-subho117
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 机器学习, 医疗健康, 逻辑回归, 数据分析, 疾病预测, 健康评估
数据概述：
该数据集包含来自Framingham心脏研究的数据，记录了参与者的心血管健康状况及相关风险因素，用于预测未来十年内患冠心病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但基于Framingham心脏研究，可推断为一段时间内的健康追踪数据。
地理范围：数据来源于Framingham心脏研究，主要针对美国马萨诸塞州Framingham镇的居民。
数据维度：包括性别、年龄、教育程度、吸烟情况、每日吸烟量、是否服用降压药、是否患有中风、高血压、糖尿病、总胆固醇、收缩压、舒张压、体重指数、心率、血糖以及十年内患冠心病的风险（TenYearCHD）等多个变量。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Framingham心脏研究，该研究是心血管疾病领域的重要研究之一，数据经过整理，可直接用于建模分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、相关因素分析及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于心血管疾病风险预测、影响因素分析、疾病预警等方面的学术研究，如探索不同风险因素对心血管疾病的影响，构建预测模型等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化健康管理、健康保险定价等方面具有应用价值。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门制定心血管疾病防控策略，优化资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业课程的实训材料，帮助学生理解疾病风险因素，掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的风险因素，构建预测模型，从而帮助用户实现早期风险预警、优化健康管理策略等目标。
