心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPrediction-kirillformado
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 患者信息, 生物特征, 数据分析, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了关于心血管疾病风险预测的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的患者健康状况快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容具有普适性，适用于不同地区的分析研究。
数据维度：数据集包括患者的多种生理特征和生活习惯，具体字段包括：id（患者唯一标识符）、age（年龄，单位为天）、gender（性别，1为女性，2为男性）、height（身高，单位为cm）、weight（体重，单位为kg）、ap_hi（收缩压）、ap_lo（舒张压）、cholesterol（胆固醇水平，1为正常，2为高于正常，3为明显高于正常）、gluc（葡萄糖水平，1为正常，2为高于正常，3为明显高于正常）、smoke（是否吸烟，0为否，1为是）、alco（是否饮酒，0为否，1为是）、active（是否活跃，0为否，1为是）、cardio（是否患有心血管疾病，0为否，1为是）。
数据格式：CSV格式，文件名为mlbootcamp5_train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源可能为医疗健康研究或公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、患者健康状况分析等研究。
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：适用于医学、生物统计学等领域的研究，如心血管疾病的风险因素分析、疾病预测模型的构建与评估。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、个性化健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，帮助医生更好地评估患者的健康状况和疾病风险。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解心血管疾病风险预测的相关知识和技术。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与多种生物特征和生活习惯之间的关系，帮助用户构建预测模型并优化医疗决策。
