心血管疾病风险预测弗雷明汉数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionFraminghamDataset-sumitchahal
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 医疗健康, 流行病学, 机器学习, 数据分析, 临床诊断, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究的数据，记录了参与者的心血管健康状况及未来十年内发生冠心病（CHD）的风险因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，可推断为20世纪后期至21世纪初收集的数据。
地理范围：数据主要来源于美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包括多个关键的风险因素，如性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker、cigsPerDay）、血压相关指标（BPMeds、prevalentStroke、prevalentHyp、sysBP、diaBP）、糖尿病（diabetes）、胆固醇水平（totChol）、体重指数（BMI）、心率（heartRate）、血糖（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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，该研究是心血管疾病领域的重要研究之一，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、临床决策支持以及流行病学研究。
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：适用于心血管疾病风险预测模型的研究，例如使用逻辑回归、支持向量机、神经网络等机器学习方法进行预测模型的构建与评估。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在风险评估、患者管理和个性化医疗方面。
决策支持：支持医生和医疗机构进行心血管疾病风险评估，辅助制定预防和治疗方案。
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教学案例，帮助学生理解心血管疾病的风险因素和预测模型。
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，并构建预测模型，从而提升心血管疾病的早期预警和预防能力。
