弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-ajayvarma91
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 机器学习, 医学, 健康, 数据分析, 流行病学, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究（Framingham Heart Study）的数据，记录了参与者的心血管健康状况及相关风险因素，用于预测个体在未来十年内患冠心病（CHD）的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但反映了研究的长期跟踪结果。
地理范围：数据来源于弗雷明汉心脏研究，主要针对美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包括多个与心血管健康相关的变量，如年龄、性别、教育程度、吸烟习惯、每日吸烟量、降压药使用情况、是否有中风史、高血压、糖尿病、总胆固醇、收缩压、舒张压、BMI、心率、血糖以及十年内是否患有冠心病（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，包含结构化数据，便于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，该研究是流行病学领域的重要研究，提供了大量关于心血管疾病风险因素的数据。该数据集已进行标准化，便于分析和建模。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康风险评估等研究，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：适用于医学、流行病学、公共卫生等领域的研究，例如心血管疾病风险因素分析、预测模型构建、疾病预防策略研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在风险评估、个性化健康管理、疾病筛查等应用方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行疾病风险预测、资源分配和预防策略制定。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病风险因素和预测模型。
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，并评估不同风险因素对个体十年内患冠心病风险的影响，从而帮助实现更有效的疾病预防和健康管理策略。
