心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-macespinoza
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, 机器学习, 临床数据, 数据分析, 健康评估, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗健康数据，记录了用于预测心血管疾病风险的患者相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了患者的多种生理指标和生活习惯。
数据维度：包括以下字段：id（患者唯一标识）、age（年龄，单位为天）、gender（性别，1为女性，2为男性）、height（身高，单位为厘米）、weight（体重，单位为公斤）、ap_hi（收缩压）、ap_lo（舒张压）、cholesterol（胆固醇水平，1为正常，2为高于正常，3为显著高于正常）、gluc（葡萄糖水平，1为正常，2为高于正常，3为显著高于正常）、smoke（是否吸烟，0为否，1为是）、alco（是否饮酒，0为否，1为是）、active（是否活跃，0为否，1为是）、cardio（是否存在心血管疾病，0为否，1为是）。
数据格式：CSV格式，文件名为mlbootcamp5_train.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、患者健康状况评估以及相关疾病的早期预警研究。
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，例如心血管疾病的风险因素分析、疾病预测模型的构建和优化。
行业应用：为医疗机构和健康管理公司提供数据支持，用于疾病风险评估、个性化健康管理方案的制定。
决策支持：支持医疗决策，帮助医生更准确地评估患者的健康状况，制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员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预测模型，探索不同因素对心血管疾病发生的影响，从而提升疾病预防和管理的水平。
