心血管疾病风险预测数据集CardiovascularHealthDiseaseRiskPredictionDataset-meetkakadiya
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 流行病学, 机器学习, 健康数据, 临床预测, 数据分析, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自 Framingham 心血管疾病研究的数据，记录了参与者的多种生理指标和生活习惯，用于预测十年内发生冠心病（CHD）的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但基于研究的性质，可以推断其为一段时间内的随访数据，用于预测未来十年内的心血管疾病风险。
地理范围：数据来源于 Framingham 心血管疾病研究，研究对象主要为美国马萨诸塞州 Framingham 镇的居民。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如：
性别（male）；
年龄（age）；
教育程度（education）；
吸烟情况（currentSmoker, cigsPerDay）；
血压药物使用（BPMeds）；
既往卒中史（prevalentStroke）；
高血压史（prevalentHyp）；
糖尿病史（diabetes）；
总胆固醇（totChol）；
收缩压（sysBP）；
舒张压（diaBP）；
体重指数（BMI）；
心率（heartRate）；
葡萄糖水平（glucose）；
以及十年内发生冠心病的标志（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为 CHD_preprocessed.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于 Framingham 心血管疾病研究，经过预处理，便于直接应用于机器学习模型。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、临床诊断辅助以及公共卫生领域的风险评估。
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：适用于流行病学、临床医学和机器学习交叉领域的研究，例如心血管疾病风险因素分析、预测模型构建、疾病预警等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，特别是在风险评估、个性化医疗方案制定、健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门进行疾病预防、资源分配和健康政策制定。
教育和培训：作为生物统计学、数据科学和医学等相关课程的教学案例，帮助学生理解心血管疾病的风险因素和预测方法。
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疾病发生率的影响，从而促进个体健康管理和公共卫生策略的制定。
