心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-sampsuman
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 健康数据, 机器学习, 流行病学, 数据分析, 健康评估, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自公开健康调查的数据，记录了个体的心血管疾病（CVD）相关风险因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的健康状况快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但数据中包含通用健康指标，可用于多种人群的分析。
数据维度：数据集包括多个维度，如一般健康状况、锻炼情况、既往病史（心脏病、癌症、糖尿病、关节炎等）、年龄、身高、体重、BMI、吸烟史、饮酒量、水果蔬菜摄入量、炸薯条摄入量、BMI类别、体检频率、生活方式评分、健康饮食评分等。数据集中还包含了衍生特征，如吸烟饮酒交互项、体检锻炼交互项、身高体重比、水果蔬菜摄入量总和、健康饮食与生活方式交互项、饮酒与炸薯条摄入量交互项以及性别（二元变量）。
数据格式：CSV格式，包含CVD_Processed.csv、CVD_test.csv和CVD_train.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。其中CVD_test.csv和CVD_train.csv用于模型测试和训练，CVD_Processed.csv可能为经过预处理的数据集。
来源信息：数据来源于公开的健康调查，已进行标准化和特征工程处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康风险因素分析和健康管理相关研究。
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：适用于流行病学、生物统计学、医学研究等领域，用于分析心血管疾病的风险因素、构建预测模型，以及探索不同风险因素间的相互作用。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发疾病风险评估工具、个性化健康管理方案，以及辅助医生进行临床决策。
决策支持：支持公共卫生部门进行疾病预防策略制定，优化健康资源分配，以及开展健康教育活动。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的教学案例，帮助学生理解疾病风险预测模型，掌握数据分析技能。
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心血管健康的影响，从而帮助用户改善健康管理策略和提升健康水平。
