脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-firmanhasibuan1
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 医疗健康, 风险评估, 机器学习, 临床预测, 数据分析, 疾病预测, 流行病学
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与脑卒中（中风）相关的患者信息，用于预测个体患脑卒中的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态患者信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据特征推断，可能来源于医疗机构的患者记录。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如年龄、性别、高血压、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、吸烟状态等，并包含“stroke”（是否患有脑卒中）的标签。
数据格式：提供CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、healthcare-dataset-stroke-data.csv（完整数据集，可能包含训练集和测试集，具体需进一步确认）和sample_submission.csv（提交样本格式），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病诊断辅助和公共卫生研究。
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、临床决策支持系统开发等。
行业应用：可以为医疗机构和保险公司提供数据支持，特别是在患者风险评估、个性化健康管理、医疗资源优化配置等方面。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门制定疾病预防策略，优化医疗资源配置，改善患者预后。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发病风险与多个因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对个体脑卒中风险的评估精度，从而实现早期干预和预防。
