心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-nadia326
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, 机器学习, 临床数据, 数据分析, 健康管理, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自多个医疗来源的患者健康信息，旨在用于心血管疾病风险预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态横截面数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含来自不同国家和地区的患者信息。
数据维度：数据集包括多个与心血管疾病相关的特征，如年龄、性别、胆固醇、血压、心率、糖尿病史、家族史、吸烟情况、肥胖程度、饮酒量、每周运动时长、饮食习惯、既往心脏病史、用药情况、压力水平、每日久坐时长、收入、BMI、甘油三酯、每周身体活动天数、每日睡眠时长、国家、大洲、半球以及心血管疾病风险（0或1）。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_attack_prediction_dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型的构建与评估。
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、预后评估等研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康管理、辅助诊断等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行风险评估、资源分配和患者管理决策。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同风险因素与心血管疾病发生之间的关系，以及构建预测模型以提高预测准确性，从而改善患者的健康状况。
