心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-momenayman9
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, 临床数据, 健康指标, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究的数据，记录了评估心血管疾病风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含了多种人口特征，适用于一般性心血管疾病风险分析。
数据维度：包括“Gender”（性别），“age”（年龄），“education”（教育程度），“currentSmoker”（当前吸烟情况），“cigsPerDay”（每日吸烟量），“BPMeds”（服用降压药情况），“prevalentStroke”（既往中风史），“prevalentHyp”（高血压史），“diabetes”（糖尿病），“totChol”（总胆固醇），“sysBP”（收缩压），“diaBP”（舒张压），“BMI”（身体质量指数），“heartRate”（心率），“glucose”（血糖），“Heart_ stroke”（是否发生心脏病/中风）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_disease.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型的构建和相关研究。
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：适用于心血管疾病风险因素的探索性研究，以及预测模型构建与性能评估。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于疾病风险评估、患者分层、个性化健康管理等。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构在疾病预防、早期干预和资源分配方面的决策。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等专业课程的实训材料，帮助学生理解心血管疾病的风险因素，并进行数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索不同风险因素对心血管疾病的影响，以及构建预测模型以提高预测准确性，从而为改善公众健康提供数据支持。
