弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-theintegratedguy
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, 逻辑回归, 健康数据, 流行病学, 公共卫生, 生物医学
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，推测数据为过去数十年间收集。
地理范围：数据来源于美国马萨诸塞州弗雷明汉镇的居民，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包括多个关键特征，例如：性别、年龄、教育程度、吸烟情况、每日吸烟量、是否服用降压药、是否患有中风、高血压、糖尿病、总胆固醇、收缩压、舒张压、BMI、心率、血糖以及十年内患冠心病的风险（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，该研究是流行病学领域的重要研究之一，数据经过整理和清洗。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、机器学习算法验证以及相关领域的研究。
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、疾病预测模型的构建与评估、以及公共卫生领域的相关研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、个性化健康管理、辅助诊断等领域。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门进行疾病预防策略制定，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生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风险因素之间的关系，建立预测模型，并评估其在不同人群中的应用效果，从而提升心血管疾病的预防和治疗水平。
