脑卒中风险预测数据集BrainStrokeRiskPredictionDataset-jayaprakashpondy
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 卒中预测, 医疗健康, 疾病风险, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含关于脑卒中患者的临床和生活方式相关信息，旨在用于脑卒中风险预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标明来源地区，但包含的变量和数据特征具有普适性。
数据维度：数据集包括11个字段，涵盖患者的性别、年龄、高血压史、心脏病史、婚姻状况、工作类型、居住地类型、平均血糖水平、BMI指数、吸烟状态以及是否患有脑卒中。
数据格式：CSV格式，文件名为brain_stroke.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型构建和相关临床研究。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建、临床决策支持系统的开发等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司等提供数据支持，特别是在患者风险评估、健康管理、疾病预防等方面。
决策支持：支持医疗领域的决策制定，例如制定针对高危人群的预防策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解疾病风险预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索脑卒中风险因素之间的关系，构建预测模型，从而提高对脑卒中的预防和早期诊断水平。
