弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-manishbure
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, 临床研究, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究的数据，记录了参与者的多种生理指标和生活习惯，用于评估未来十年内患冠心病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，推测为长期随访数据。
地理范围：数据源自弗雷明汉心脏研究，主要针对美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟习惯（currentSmoker, cigsPerDay）、降压药使用情况（BPMeds）、既往中风史（prevalentStroke）、高血压史（prevalentHyp）、糖尿病史（diabetes）、总胆固醇（totChol）、收缩压（sysBP）、舒张压（diaBP）、体重指数（BMI）、心率（heartRate）、血糖（glucose）以及十年冠心病发病情况（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为framinghamcsv，易于进行统计分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，该研究是心血管疾病领域的重要流行病学研究之一。数据已进行标准化处理，以便于分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建和相关医学研究。
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预测、流行病学研究、疾病风险因素分析等学术研究。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在风险评估、个性化健康管理、临床辅助决策等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行风险评估和预防策略的制定。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等相关专业课程的实训材料，帮助学生理解疾病风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估心血管疾病风险预测模型，探索不同风险因素对疾病发生的影响，从而帮助改善患者的健康管理和预防策略。
