心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-hsresolver
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 医疗健康, 临床数据, 机器学习, 数据分析, 健康评估, 医学研究
数据概述：
该数据集包含心血管疾病相关的临床数据，用于预测个体患心血管疾病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据未明确地域来源，但包含多个与心血管健康相关的风险因素。
数据维度：数据集包含多个字段，包括性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker）、每日吸烟量（cigsPerDay）、是否服用降压药（BPMeds）、是否曾患中风（prevalentStroke）、是否高血压（prevalentHyp）、是否患糖尿病（diabetes）、总胆固醇（totChol）、收缩压（sysBP）、舒张压（diaBP）、身体质量指数（BMI）、心率（heartRate）、血糖（glucose）以及是否患有心血管疾病（CVD）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Heart_disease.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、临床因素分析及疾病预防研究。
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：适用于心血管疾病风险预测、影响因素分析等医学研究，例如探索不同风险因素对心血管疾病发生的影响。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康管理、辅助诊断等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行风险评估和制定预防策略，优化医疗资源配置。
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心血管疾病的风险因素和预测方法。
此数据集特别适合用于构建心血管疾病风险预测模型，评估不同因素对疾病发生的影响，从而辅助制定个体化的健康管理方案。
