心血管疾病诊断预测数据集CardiovascularDiseaseDiagnosisPredictionDataset-piyushrai007
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病，医疗诊断，疾病预测，机器学习，健康数据，数据分析，临床研究，风险评估
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的心血管疾病相关信息，用于预测心血管疾病的发生。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健康状况快照。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据包含通用的人体生理指标，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含13个字段，包括：id（患者唯一标识）、age（年龄，单位：天）、gender（性别，1为女性，2为男性）、height（身高，单位：cm）、weight（体重，单位：kg）、ap_hi（收缩压）、ap_lo（舒张压）、cholesterol（胆固醇水平，1:正常，2:高于正常，3:显著高于正常）、gluc（葡萄糖水平，1:正常，2:高于正常，3:显著高于正常）、smoke（是否吸烟，0:否，1:是）、alco（是否饮酒，0:否，1:是）、active（是否积极锻炼，0:否，1:是）、cardio（是否存在心血管疾病，0:否，1:是）。
数据格式：CSV格式，文件名为cardio_train (1).csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Piyush Rai的开源数据集，已进行基本的数据整理和清洗。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、临床诊断支持和健康管理研究。
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：适用于心血管疾病相关领域的学术研究，如疾病风险因素分析、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病早期预警、患者风险评估等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行疾病防控策略制定和健康干预措施优化。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解心血管疾病的预测分析。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与各项生理指标之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升疾病预测的准确性。
