弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-rakaumridreftanta
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, 健康数据, 临床分析, 数据挖掘, 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十年内患冠心病（CHD）的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，数据记录时间跨度约为数十年。
地理范围：数据主要来源于美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker, cigsPerDay）、血压药物使用情况（BPMeds）、是否有中风史（prevalentStroke）、高血压患病史（prevalentHyp）、糖尿病患病史（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）以及十年内发生冠心病的风险（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，便于数据分析和建模。
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研究之一，数据经过整理，可用于疾病风险预测。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建和相关流行病学研究。
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因素分析、疾病预测模型构建等研究，如探索不同风险因素对CHD发生的影响。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在风险评估、健康管理和个性化医疗方面。
决策支持：支持医疗机构进行疾病风险评估，辅助医生进行临床决策。
教育和培训：作为医学、公共卫生和数据科学等相关课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员理解心血管疾病风险预测。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估个体未来十年内患冠心病的风险，从而实现早期干预和预防。
