脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-liamhiscox
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, 临床数据, 健康指标, 数据分析
数据概述：
该数据集包含源自医疗健康领域的数据，记录了与脑卒中（脑中风）相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，一般推测为针对特定人群的临床数据。
数据维度：数据集包含多个特征，如“ID”（患者唯一标识）、“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”（身体质量指数）、“smoking_status”（吸烟状况）以及“stroke”（是否发生卒中，0代表未发生，1代表发生）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：stroke.shuf.lrn.csv（训练集）和stroke.shuf.tes.csv（测试集），便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于医疗健康相关研究或公开数据集，已进行标准化和预处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测建模、疾病风险因素分析和临床决策支持。
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、公共卫生及数据科学交叉领域的学术研究，如卒中风险因素分析、预测模型构建、疾病早期预警研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、患者管理、医疗资源优化等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，帮助医生评估患者卒中风险，制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发生与多种健康指标之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升卒中风险预测的准确性。
