心脏病与中风预测数据集HeartDiseaseandStrokePredictionDataset-swetha0406
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，疾病预测，数据集，机器学习，数据分析，心血管疾病，公共卫生，临床研究
数据概述： 该数据集包含来自医疗研究机构的数据，记录了心脏病和中风的风险因素与预测指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的医疗记录，包括不同年龄，性别和种族的受试者。
数据维度：数据集包括年龄，性别，血压，胆固醇水平，血糖浓度，吸烟状况，家族病史，体重指数（BMI），心电图结果，运动习惯等变量。还包括是否患有心脏病或中风的分类标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗研究项目和临床数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究，公共卫生分析，机器学习模型训练等领域，特别是在心血管疾病的风险预测和早期筛查任务中具有重要应用价值。
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：适用于心血管疾病的风险因素研究，疾病预测模型的开发，如基于多变量分析的疾病风险评估，流行病学调查等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病预防，健康管理，保险风险评估等方面。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门制定心血管疾病的预防和干预策略，优化资源分配。
教育和培训：作为医学，公共卫生及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的发病规律与风险因素，帮助用户实现准确的疾病预测，优化预防和治疗策略，提高公共卫生管理水平。
