心脏病风险预测分析数据集HeartAttackRiskPredictionAnalysisDataset-juanlopez76
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 临床数据, 健康指标, 数据分析, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含来自公共医疗健康数据库的患者信息，记录了与心脏病发病相关的多种因素。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数据快照。
地理范围：未明确标注地理位置，但数据涵盖了多个患者的健康信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：id（患者唯一标识符）、genero（性别）、edad（年龄）、hipertensión（高血压）、enfermedad_coronaria（冠心病）、casado（婚姻状况）、trabajo（工作类型）、residencia（居住地）、nivel_glucosa（血糖水平）、bmi（身体质量指数）、uso_tabaco（吸烟习惯）、infarto（是否发生心脏病）。
数据格式：CSV格式，文件名为infartocsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据库，已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于心脏病风险预测、医学研究以及相关领域的机器学习应用。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如心脏病风险因素分析、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理平台提供数据支持，特别是在风险评估、患者管理和疾病预防方面。
决策支持：支持医疗决策制定，帮助医生更好地评估患者风险，制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病风险预测。
此数据集特别适合用于探索不同因素对心脏病发病的影响，帮助用户构建预测模型，提高预测准确性，从而改善患者健康管理。
