心脏病风险预测数据集HeartDiseaseRiskPredictionDataset-munsvenl
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病, 医疗诊断, 风险预测, 机器学习, 数据分析, 生物医学, 临床数据, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究机构的心脏病患者的临床诊断数据，记录了与心脏病相关的多种生理指标和疾病状况。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间跨度，可视为一次性横截面数据。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推断为全球范围内的心脏病患者。
数据维度：数据集包括年龄、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、铊元素、以及目标变量（是否患有心脏病）等14个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为heart.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于心脏病风险预测研究和机器学习模型的开发与评估。
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：适用于生物医学、临床医学等领域的研究，如心脏病发病机制研究、风险因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、辅助诊断、个性化医疗等方面。
决策支持：支持医疗机构的疾病预防策略制定和患者健康管理。
教育和培训：作为医学、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解心脏病风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索心脏病风险因素与发病之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升疾病风险评估的准确性。
