心血管疾病诊断与生成数据集CardiovascularDiseaseDiagnosisandGenerationDataset-c4pt41n2004
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 诊断, 机器学习, 数据生成, 合成数据, 疾病预测, 临床数据, k折交叉验证
数据概述：
该数据集包含来自公开数据集和合成数据，记录了与心血管疾病诊断相关的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，主要为静态数据集。
地理范围：数据源涵盖多个地区，但未明确具体地域范围。
数据维度：数据集包含多个特征，如年龄、性别、胸痛类型、静息血压、胆固醇、空腹血糖、静息心电图结果、最大心率、运动诱发心绞痛、旧峰值、斜率、主要血管数量、地中海贫血、目标变量（即是否患有心血管疾病）。
数据格式：主要为CSV格式，包含原始数据集和使用不同生成模型（如CopulaGAN、TVAE）生成的合成数据集，以及k折交叉验证后的训练集和测试集。
来源信息：部分数据来源于公开的心血管疾病数据集，合成数据由各种生成模型产生。
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：适用于心血管疾病诊断、预测和数据生成相关的学术研究，如比较不同机器学习模型在诊断任务上的表现，以及评估合成数据在模型训练中的作用。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、辅助诊断、个性化医疗等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究机构进行疾病防控策略的制定，以及医疗资源的优化配置。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学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诊断和数据生成技术。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的诊断模型构建、合成数据生成方法的比较和评估，以及在数据稀缺情况下提升模型性能的策略研究，例如，通过合成数据增强来改善模型的泛化能力。
