脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-port4siro
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, 预测模型, 数据分析, 疾病诊断, 人工智能
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究的数据，记录了影响脑卒中（中风）风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但数据特征反映了普遍的健康状况指标。
数据维度：数据集包括训练集（stroke_X_train.csv, stroke_y_train.csv）和测试集（stroke_X_test.csv, stroke_y_test.csv）。其中：
stroke_X_train.csv 和 stroke_X_test.csv 包含个体的各项特征，如性别、年龄、高血压、心脏病史、婚姻状况、工作类型、居住类型、平均血糖水平、BMI指数和吸烟状况等。
stroke_y_train.csv 和 stroke_y_test.csv 包含目标变量“stroke”，表示个体是否患有脑卒中（0代表未患病，1代表患病）。
数据格式：CSV格式，文件分别为stroke_X_train.csv、stroke_y_train.csv、stroke_X_test.csv、stroke_y_test.csv，便于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于医疗健康领域的研究，已进行标准化处理，确保数据质量。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型构建、疾病风险因素分析以及医学领域的深入研究。
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研究，如脑卒中发病机制研究、风险因素分析、以及预测模型性能评估。
行业应用：为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，用于辅助疾病诊断、风险评估、个性化健康管理方案制定。
决策支持：支持医疗决策，帮助医生识别高风险患者，优化医疗资源分配。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解疾病风险因素和预测模型构建。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索不同风险因素与脑卒中发病之间的关系，从而帮助改善患者的健康管理和预后。
