心脏病预测数据集HeartDiseasesPredictionwithStreamlitDataset-faresabbasai2022
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病，预测，医疗，数据集，机器学习，健康，疾病诊断，Python
数据概述： 该数据集包含用于心脏病预测的数据，记录了患者的临床信息和诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为不确定，取决于数据来源。
地理范围：数据来源的地域范围不确定，可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，胸痛类型，静息血压，血清胆固醇，空腹血糖，静息心电图结果，最大心率，运动诱发心绞痛，ST段压低，血管数量，地中海贫血，心脏病诊断结果等指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康数据库或研究，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于医疗健康领域的研究，疾病诊断，机器学习建模以及streamlit应用开发。
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：适用于心脏病预测模型的研究，影响因素分析，疾病风险评估等，如分析不同因素对心脏病发病风险的影响。
行业应用：可以为医疗机构，健康管理平台等提供数据支持，特别是在疾病风险评估，辅助诊断等方面。
决策支持：支持医生和患者进行风险评估，辅助决策，优化健康管理策略。
教育和培训：作为医疗，数据科学，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解心脏病预测模型，数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索心脏病发病的影响因素，构建预测模型，帮助用户实现疾病风险评估，辅助诊断等目标，为医疗健康领域提供数据支持。
