心血管疾病风险预测弗雷明汉数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionFraminghamDataset-aristarhbfg
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病，风险预测，医学，健康，机器学习，二分类，公共卫生，流行病学
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疾病相关信息，用于预测个体在十年内的冠心病（CHD）发病风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，可推测为二十世纪后期至二十一世纪初的数据。
地理范围：数据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指标，如性别、年龄、教育程度、吸烟情况、每日吸烟量、是否服用降压药、是否有中风史、高血压史、糖尿病史、总胆固醇、收缩压、舒张压、BMI、心率、血糖以及十年冠心病发病情况（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham (1).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具有里程碑意义的长期队列研究，数据已进行整理和匿名化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建和相关医学研究。
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：适用于心血管疾病风险因素分析、预测模型构建、流行病学研究等。
行业应用：可用于医疗健康行业，例如开发心血管疾病风险评估工具、个性化健康管理方案等。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门进行疾病预防策略制定和资源分配。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解风险预测模型和心血管疾病相关知识。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的影响因素，建立预测模型，并评估不同风险因素对心血管健康的影响，从而改进疾病的预防和管理策略。
