心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-asim22
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 机器学习, 医学统计, 公共健康, 预测模型, 数据分析, 临床研究
数据概述：
该数据集包含关于心血管疾病风险预测的临床数据，记录了多个个体在特定时间点的健康状况和相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为横截面数据，用于评估个体在一段时间内的心血管疾病风险。
地理范围：数据来源未明确，但数据中包含的指标和特征在全球范围内具有普遍适用性。
数据维度：数据集包括16个关键特征，涵盖人口统计学信息、生活习惯、病史和生理指标，具体包括：性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、当前吸烟情况（currentSmoker）、每日吸烟量（cigsPerDay）、服用降压药（BPMeds）、既往中风史（prevalentStroke）、高血压史（prevalentHyp）、糖尿病史（diabetes）、总胆固醇（totChol）、收缩压（sysBP）、舒张压（diaBP）、身体质量指数（BMI）、心率（heartRate）、血糖（glucose）以及十年内发生冠心病（TenYearCHD）的风险。
数据格式：CSV格式，文件名为Heart disease dataset.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，数据已进行标准化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、疾病风险因素分析、公共卫生研究以及医学领域的数据挖掘。
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、预测模型的构建与评估，以及疾病发生机制的探索。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化健康管理、医疗决策支持等方面具有应用价值。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门进行疾病预防、健康管理策略的制定，以及医疗资源配置优化。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等相关专业课程的实训数据，帮助学生深入理解心血管疾病风险因素与预测模型。
此数据集特别适合用于研究不同风险因素对心血管疾病发生概率的影响，构建预测模型，并评估其预测准确性，最终实现对个体心血管疾病风险的有效评估和管理。
