心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-sshikamaru
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, 生物医学, 数据分析, 健康评估, 临床数据
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个体健康信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但可视为一段时间内对个体健康状态的静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据结构与内容具备普适性，可用于多种人群的风险评估。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括：id（个体标识符）、age（年龄）、gender（性别）、height（身高）、weight（体重）、ap_hi（收缩压）、ap_lo（舒张压）、cholesterol（胆固醇水平）、gluc（葡萄糖水平）、smoke（吸烟习惯）、alco（饮酒习惯）、active（身体活动水平）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv以及sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型的研究与开发。
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：适用于医学研究、流行病学研究，以及机器学习模型的性能评估与优化。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、个性化健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构进行疾病风险预测，辅助医生进行诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为医学、数据科学、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解疾病预测模型。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与多种健康因素之间的关联，帮助用户构建风险预测模型，从而优化健康管理策略。
