心脏病诊断预测数据集HeartDiseaseDatasetforLogisticRegression-krishnamohanmaurya
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病，数据集，逻辑回归，医学，机器学习，疾病诊断，健康管理，临床数据
数据概述： 该数据集包含来自UCI机器学习库的心脏病患者临床数据，用于心脏病诊断预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但通常指代特定时间段内的临床记录。
地理范围：数据来源地未明确标明，但数据集包含了来自不同患者的临床信息。
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段下降，血管数量，地中海贫血等多个特征。
数据格式：数据提供CSV格式，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，已进行标准化和清洗，适合用于机器学习建模。
该数据集适合用于医学研究，疾病诊断预测，机器学习模型训练等领域，特别是在逻辑回归模型的应用中具有重要价值。
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分析，疾病预测模型的构建等研究，如探索不同特征对心脏病诊断的影响。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在疾病风险评估，辅助诊断等方面。
决策支持：支持医生进行疾病诊断和风险评估，帮助制定个性化的治疗方案。
教育和培训：作为医学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断，逻辑回归模型等技术。
此数据集特别适合用于探索心脏病诊断的风险因素，帮助用户实现疾病预测，风险评估等目标，为临床决策提供数据支持。
