心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-bonnie0117
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 疾病预测, 健康数据, 机器学习, 风险评估, 医疗健康, 数据分析, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的结构化数据，记录了与心血管疾病相关的多种生理指标和生活习惯。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但数据涵盖了多种生理和生活方式因素，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括年龄（AGE）、身高（HEIGHT）、体重（WEIGHT）、收缩压（AP_HIGH）、舒张压（AP_LOW）、性别（GENDER）、胆固醇水平（CHOLESTEROL）、葡萄糖水平（GLUCOSE）、吸烟习惯（SMOKE）、饮酒习惯（ALCOHOL）、身体活动水平（PHYSICAL_ACTIVITY）以及是否患有心血管疾病（CARDIO_DISEASE）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为cardio_diseases.csv，方便进行数据分析和建模。数据已进行标准化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、疾病诊断辅助和健康管理等研究。
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：适用于医学、流行病学和人工智能等领域的研究，如心血管疾病发病机制分析、风险因素识别和预测模型构建。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病早期筛查、个性化健康管理和患者风险评估方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构制定疾病预防策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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与多种生理指标和生活习惯之间的关系，从而构建预测模型，帮助用户实现早期风险预警和健康管理。
