克利夫兰心脏病合成数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病,医疗数据,医学研究,统计分析,健康风险评估,数据建模,机器学习,诊断分析
数据概述：
本数据集为合成数据，包含500万行数据记录和14个变量，完整保留了原始克利夫兰心脏病数据集的数学和统计特性。数据涵盖了心脏病患者的关键健康指标，包括年龄、性别、胸痛类型、静息血压、血清胆固醇、空腹血糖、静息心电图结果、运动诱发的 angina、ST 段压低、心电图斜率、主要血管数量、血红蛋白疾病（thalassemia）以及心脏病诊断结果等。数据集适用于心脏病相关研究和模型开发，为研究心脏病风险因素和诊断提供了高质量的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于心脏病预测模型的开发、风险因素分析、医疗算法的测试与验证等多种场景。研究人员可利用此数据进行统计建模，探索心脏病的发病机制和影响因素；医疗机构可基于数据优化诊断流程，提高心脏病的早期检测能力；机器学习开发者可利用数据训练分类模型，评估不同算法在心脏病诊断中的性能。此外，数据集还适用于健康风险评估和医学教育，帮助学生和从业者理解心脏病的复杂性及其诊断标准。
