心血管疾病风险预测医疗数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionMedicalDataset-chandanchugh
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病，医学，风险预测，健康，临床数据，机器学习，数据分析，Python
数据概述：
该数据集包含来自医疗检查的数据，记录了患者的生理指标、生活习惯以及心血管疾病诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一次性医学检查的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为一般人群的医学检查数据。
数据维度：数据集包括以下字段：id（患者唯一标识符），age（年龄，单位为天），gender（性别，1为女性，2为男性），height（身高，单位为cm），weight（体重，单位为kg），ap_hi（收缩压），ap_lo（舒张压），cholesterol（胆固醇，1为正常，2为高于正常，3为明显高于正常），gluc（葡萄糖，1为正常，2为高于正常，3为明显高于正常），smoke（是否吸烟，0为否，1为是），alco（是否饮酒，0为否，1为是），active（是否活跃，0为否，1为是），cardio（是否存在心血管疾病，0为否，1为是）。
数据格式：CSV格式，文件名为medical_examination.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构清晰，适合用于心血管疾病风险预测的建模和分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测，以及探索不同因素对心血管健康的影响。
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，分析不同生理指标和生活习惯与心血管疾病之间的关系，探索疾病风险因素。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，例如用于开发心血管疾病风险评估模型，辅助医生进行诊断。
决策支持：支持医疗机构进行疾病预防策略制定，以及个性化健康管理方案的制定。
教育和培训：作为医学、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估个体患心血管疾病的风险，并探索相关因素对心血管健康的影响。
