弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-bhaweshsinha07
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, 临床数据, 健康分析, 流行病学, 预测模型, 数据挖掘
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。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，推测为持续多年的长期研究数据。
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、降压药使用情况、中风史、高血压、糖尿病、总胆固醇、收缩压、舒张压、BMI、心率、血糖以及十年内发生冠心病的风险（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，易于进行数据分析和建模。
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，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、风险因素分析、以及健康管理策略研究。
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、风险因素分析、以及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，特别是在个性化健康管理、疾病风险评估、以及医疗决策支持系统（CDSS）方面。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门制定疾病预防和控制策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生和数据科学等相关专业学生的实训材料，帮助他们理解心血管疾病风险因素，学习风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的风险因素与发病率之间的关系，构建预测模型，并评估不同干预措施对降低心血管疾病风险的影响。
