心血管疾病预测数据集CardiovascularDiseasePredictionDataset-aliyumustapha
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, 临床诊断, 健康指标
数据概述：
该数据集包含来自健康调查的数据，记录了关于心血管疾病相关风险因素的个体信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但数据集涵盖了多种健康指标，可用于一般性心血管疾病风险评估。
数据维度：数据集包括13个字段，包括id（个体标识符），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），cardio（是否患有心血管疾病）。
数据格式：CSV格式，文件名为cardio_train.csv，方便数据分析和建模。数据已经过初步整理，包含数值型和类别型数据。
来源信息：数据来源于公开的健康调查，并经过了初步的清洗和整理，适用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康状况分析、以及相关疾病的研究。
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：适用于心血管疾病风险因素分析、疾病预测模型构建、以及相关疾病的流行病学研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于疾病风险评估、个性化健康管理、以及辅助临床决策。
决策支持：支持医疗机构进行疾病预防策略制定、患者风险分层、以及医疗资源优化配置。
教育和培训：作为医学、生物统计学、以及数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉临床数据分析。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与各种健康指标之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化健康管理方案，并提升对心血管疾病的理解。
