心血管疾病预测数据集CardiovascularDiseasePredictionDataset-naimur978
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 疾病预测, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 风险评估, 预测模型, 临床特征
数据概述：
该数据集包含心血管疾病相关的临床特征数据，旨在用于心血管疾病的预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注来源地区，但数据特征与心血管疾病相关的常见风险因素相关。
数据维度：数据集包括性别（gender）、胆固醇（cholesterol）、血糖（gluc）、吸烟（smoke）、饮酒（alco）、活动水平（active）、年龄（age）、身高（height）、体重（weight）、收缩压（ap_hi）、舒张压（ap_lo）、体重指数（bmi）等多个特征，以及多个机器学习模型（xgb、lgb、cb、gbm、ab）的预测结果，和目标变量（target）。
数据格式：CSV格式，文件名为customized_data.csv，包含结构化数值型数据。数据集还包含模型文件，如.pt和.joblib文件，用于模型复现和迁移。
来源信息：数据来源于公开数据集，并经过处理，进行特征工程和模型训练。
该数据集适合用于心血管疾病预测研究，并可用于评估不同机器学习模型的性能。
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、预测模型构建、以及不同机器学习算法的比较研究。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、患者健康管理、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行风险预警、资源优化和健康策略制定。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病预测模型。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的影响因素，构建预测模型，并评估不同模型在实际应用中的效果，从而提高对心血管疾病的早期诊断和预防能力。
