心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-talhaakbar
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, 健康评估, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构或公开健康调查的患者信息，记录了与心血管疾病相关的多个生理和生活方式因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的患者横截面数据。
地理范围：数据来源未明确标注，推测为全球范围内的患者数据。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如年龄、性别、身高、体重、收缩压（ap_hi）、舒张压（ap_lo）、胆固醇、葡萄糖、吸烟习惯、饮酒习惯、活动水平以及是否患有心血管疾病（cardio）等。
数据格式：CSV格式，包含imbalanced_cardio_train.csv和merged_cardio_data.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，但可能需要进一步的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、患者健康状况评估以及疾病相关因素分析。
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、生物统计学等领域的研究，如心血管疾病发病机制研究、风险因素分析、预测模型构建等。
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、辅助诊断等领域。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行疾病预防策略制定、患者分层管理和资源优化配置。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生理解心血管疾病风险预测模型。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索不同因素对心血管疾病的影响，以及评估不同干预措施的效果。
