心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-tasnova

数据来源：互联网公开数据

标签：心血管疾病, 卒中, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 流行病学, 健康指标

数据概述：该数据集包含有关心血管疾病风险因素的患者信息，旨在用于预测个体发生卒中的风险。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的横截面数据。地理范围：数据来源未明确，但包含了多种生活方式和健康状况相关变量。数据维度：数据集包含多个关键特征，如：id（患者唯一标识符），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（身体质量指数），smoking_status（吸烟状况），stroke（是否发生卒中）。数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行结构化处理，方便进行统计分析和机器学习建模。该数据集适合用于心血管疾病风险预测、临床决策支持和医学研究。

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：适用于流行病学研究、心血管疾病风险因素分析、以及预测模型构建等学术研究。行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、患者健康管理、个性化医疗方案制定等方面具有实用价值。决策支持：支持医疗机构和保险公司进行风险评估、资源分配和健康管理策略的制定。教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解疾病风险因素和预测模型。此数据集特别适合用于探索心血管疾病与多种风险因素之间的关联，构建预测模型，并评估不同干预措施对降低卒中风险的影响，从而实现对个体卒中风险的精准预测和早期干预。