机器学习卒中脑卒中风险预测数据集

机器学习卒中脑卒中风险预测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：卒中,脑卒中,风险预测,机器学习,医疗健康,数据分析,人口统计学,生活方式,健康指标 数据概述： 本数据集是用于预测个体卒中（脑卒中）风险的数据集合。它包含了与个体相关的各种人口统计学、生活方式和健康相关特征，如年龄、性别、高血压史、心脏病史、吸烟状态、身体质量指数（BMI）、平均血糖水平，以及是否曾发生过卒中等信息。

数据集中，每条记录代表一个独立个体，并记录了与卒中风险相关的多个特征值。这些特征被用于训练机器学习模型，以预测个体未来发生卒中的可能性。

数据用途概述： 该数据集主要应用于机器学习和数据科学项目，用于开发卒中风险预测模型。通过分析该数据集，研究人员和医疗保健专业人员可以深入了解导致卒中风险的各种因素，并开发预防和早期干预策略。具体应用场景包括：风险因素分析、预测模型构建、个性化健康管理、临床决策支持等。该数据集有助于识别高危人群，为针对性预防措施提供依据，并促进卒中领域的深入研究。