基于机器学习的心脏病预测2020年健康调查数据集-malyalapreethi

基于机器学习的心脏病预测2020年健康调查数据集-malyalapreethi 数据来源：互联网公开数据 标签：心脏病,预测,机器学习,健康,调查,疾病,医疗,数据集 数据概述： 本数据集包含了2020年年度心脏病调查数据，涵盖了与个人健康状况相关的信息。数据集中包含18个字段，共计18个变量，其中9个为布尔型（Boolean），5个为字符串型（string），4个为十进制数（decimal）。数据集提供了丰富的个人健康信息，可用于构建预测心脏病的机器学习模型。 数据用途概述： 该数据集主要用于心脏病预测模型的构建和评估。通过使用机器学习技术，可以分析数据集中的变量，识别与心脏病相关的关键因素，并建立预测模型，从而帮助识别高风险个体。 此外，该数据集还可用于健康研究，探索不同健康因素与心脏病之间的关系，为疾病预防和健康管理提供数据支持。 还可以用于教育目的，例如在机器学习课程中用作案例研究，或者在医学相关课程中用于数据分析实践。