心血管疾病风险预测训练数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionTrainingDataset-shawnazz
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 临床数据, 健康指标, 数据分析, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了用于预测心血管疾病风险的患者信息。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，但包含了通用的人群健康指标。
数据维度：数据集包括“id”（患者唯一标识）、“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）、“gluc”（葡萄糖）、“smoke”（是否吸烟）、“alco”（是否饮酒）、“active”（是否活跃）和“cardio”（是否患有心血管疾病）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为cardio_train.csv，便于数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了初步的整理，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康状况评估和相关研究。
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：适用于医学研究和公共卫生领域，如心血管疾病的病因分析、风险因素评估等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病预测、健康管理和个性化医疗方案制定方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构的决策制定，优化疾病预防策略。
教育和培训：作为医学、数据科学和机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解疾病风险预测模型。
此数据集特别适合用于构建心血管疾病预测模型，探索疾病风险因素与心血管疾病之间的关系，并优化预测准确性。
