弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-tonlioserge
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 流行病学, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 预测模型, 疾病筛查
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究（Framingham Heart Study）的参与者数据，记录了与心血管疾病相关的多种因素，用于预测个体在未来十年内患冠心病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明具体时间，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，数据可能覆盖数十年。
地理范围：数据来源于美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包括多个与心血管疾病相关的变量，如性别、年龄、教育程度、吸烟情况、降压药使用、中风史、高血压、糖尿病、总胆固醇、收缩压、舒张压、体重指数（BMI）、心率和血糖等，以及“TenYearCHD”（十年内患冠心病）作为目标变量。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，方便数据导入与分析。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，已进行标准化和清洗处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于心血管疾病风险因素分析、预测模型构建、流行病学研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病筛查、风险评估、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门的决策制定，优化疾病预防策略。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病风险因素。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的风险因素，构建预测模型，帮助用户评估个体的患病风险，从而采取相应的预防措施。
