逻辑回归心脏病预测数据集-khadijahaider
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病，预测，数据集，逻辑回归，机器学习，医学，健康，疾病诊断
数据概述：
该数据集包含了关于心脏病患者的临床信息，旨在用于构建和评估心脏病预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度不明确，通常为数据集的创建时间。
地理范围：数据来源地不明确，但通常代表了特定医疗机构或研究机构的患者群体。
数据维度：数据集包括患者的年龄，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，最大心率，运动诱发心绞痛，ST段压低，峰值运动ST段，血管数量和地中海贫血等指标，以及是否患有心脏病（目标变量）。
数据格式：数据通常提供为CSV或Excel格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集，通常已经过基本的清洗和预处理。
该数据集适合用于医学研究，机器学习和数据挖掘等领域，特别是在疾病诊断，风险评估和预测模型构建方面具有重要价值。
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：适用于医学研究，临床分析和疾病风险评估，如心脏病风险因素分析，预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构，健康管理平台和保险公司提供数据支持，特别是在疾病风险预测和患者管理方面。
决策支持：支持医生进行疾病诊断，风险评估和治疗方案的制定，帮助患者进行健康管理。
教育和培训：作为医学，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断，预测模型构建和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索心脏病风险因素，构建预测模型，帮助用户实现早期诊断，风险评估和个性化健康管理。
