心血管疾病风险预测弗雷明翰数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionFraminghamDataset-voduylong76
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, 流行病学, 公共卫生, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明翰心脏研究的数据，记录了参与者的多种健康指标，用于预测未来十年发生冠心病（CHD）的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但基于弗雷明翰心脏研究，可推测其数据收集时间跨度为数十年。
地理范围：数据主要来源于美国马萨诸塞州弗雷明翰市的居民。
数据维度：数据集包括多个关键健康指标，如性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、当前吸烟情况（currentSmoker）、每日吸烟量（cigsPerDay）、是否服用降压药（BPMeds）、既往中风史（prevalentStroke）、高血压史（prevalentHyp）、糖尿病史（diabetes）、总胆固醇（totChol）、收缩压（sysBP）、舒张压（diaBP）、身体质量指数（BMI）、心率（heartRate）、葡萄糖水平（glucose）以及十年冠心病发病情况（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于弗雷明翰心脏研究，该研究是心血管疾病领域的重要研究。数据已进行初步处理，便于直接用于分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建和相关研究。
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：适用于心血管疾病风险预测、流行病学研究和公共卫生领域的研究，如风险因素分析、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在风险评估、个性化医疗和健康管理方面。
决策支持：支持医疗机构和相关部门制定预防和控制心血管疾病的策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病风险因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病风险因素与发病之间的关系，构建预测模型，提升对心血管疾病的早期预警和预防能力。
