心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-pornimavaikardhone
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, 临床数据, 健康指标, 医疗分析, 数据挖掘, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含心血管疾病风险预测相关的数据，记录了患者的各项生理指标、生活习惯以及既往病史等信息，用于预测患者未来发生心脏病（心肌梗死或心绞痛等）的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据涵盖全球范围内的患者，通过“Country”、“Continent”、“Hemisphere”等字段进行地域划分。
数据维度：数据集包含多项特征，如“Patient ID”（患者ID）、“Age”（年龄）、“Sex”（性别）、“Cholesterol”（胆固醇）、“Blood Pressure”（血压）、“Heart Rate”（心率）、“Diabetes”（糖尿病）、“Family History”（家族史）、“Smoking”（吸烟）、“Obesity”（肥胖）、“Alcohol Consumption”（饮酒量）、“Exercise Hours Per Week”（每周运动时长）、“Diet”（饮食）、“Previous Heart Problems”（既往心脏问题）、“Medication Use”（用药情况）、“Stress Level”（压力水平）、“Sedentary Hours Per Day”（每日静坐时长）、“Income”（收入）、“BMI”（身体质量指数）、“Triglycerides”（甘油三酯）、“Physical Activity Days Per Week”（每周身体活动天数）、“Sleep Hours Per Day”（每日睡眠时长）以及“Heart Attack Risk”（心脏病发病风险，0代表无风险，1代表有风险）。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_attack_prediction_dataset.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：该数据集来源于公开数据，已进行清洗和整理，确保数据质量。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、临床数据分析和机器学习模型的构建。
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、疾病预测模型构建、临床决策支持系统的开发等研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于疾病风险评估、个性化健康管理、医疗保险定价等领域。
决策支持：支持医疗机构的风险评估、疾病筛查，以及患者健康管理方案的制定。
教育和培训：作为医学、数据科学、机器学习等相关专业课程的教学案例和实训素材。
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，并评估不同干预措施对降低心脏病风险的潜在影响。
