脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-ahmedhaithamabozaid
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 卒中, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 临床数据
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（stroke）风险相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态横截面数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可用于通用卒中风险分析。
数据维度：数据集包括12个字段，涵盖患者的基本信息、健康状况和生活方式等，具体包括：id（唯一标识符）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压）、heart_disease（心脏病）、ever_married（是否已婚）、work_type（工作类型）、Residence_type（居住类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（体重指数）、smoking_status（吸烟状态）和stroke（是否发生卒中，0代表未发生，1代表发生）。
数据格式：CSV格式，文件名为stroke_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和初步处理，缺失值以null表示。
该数据集适合用于卒中风险预测、影响因素分析和临床决策支持等研究。
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，如卒中风险因素分析、预测模型构建、疾病预警模型研究等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司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、医疗资源优化等方面。
决策支持：支持医疗领域的决策制定，如患者筛查、早期干预策略制定、医疗资源分配优化等。
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，帮助学生和研究人员深入理解卒中风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发生的潜在风险因素，构建预测模型，从而帮助改善患者的健康管理和降低卒中发生率。
