脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-lirilkumaramal
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 流行病学, 临床数据, 数据分析, 健康管理
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）相关的个体健康信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种生活习惯和健康状况，可用于全球范围内的风险预测研究。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括：
id：个体唯一标识符；
gender：性别；
age：年龄；
hypertension：高血压病史（0代表无，1代表有）；
heart_disease：心脏病病史（0代表无，1代表有）；
ever_married：婚姻状况；
work_type：工作类型；
Residence_type：居住地类型；
avg_glucose_level：平均血糖水平；
bmi：身体质量指数；
smoking_status：吸烟状况；
stroke：是否患有脑卒中（0代表无，1代表有）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_strokes.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病筛查和健康管理相关研究。
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、流行病学和机器学习交叉领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建、疾病预警等。
行业应用：为医疗机构、保险公司和健康管理平台提供数据支持，尤其在风险评估、个性化健康建议、疾病预防等方面具备实用性。
决策支持：支持医疗健康领域的决策制定，如制定脑卒中防控策略、优化医疗资源配置等。
教育和培训：作为医学、公共卫生、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脑卒中风险因素，掌握数据分析与建模技能。
此数据集特别适合用于探索个体健康状况与脑卒中发生之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对脑卒中风险的早期识别能力。
