心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-suhasvs
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 机器学习, 医学, 流行病学, 临床数据, 疾病预测, 健康
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究的数据，记录了参与者的健康状况和心血管疾病发病情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但可推断为长期追踪的临床研究数据。
地理范围：数据主要来源于美国弗雷明汉地区。
数据维度：数据集包含多种与心血管疾病相关的风险因素，包括性别、年龄、教育程度、吸烟情况、降压药使用、既往病史（如中风、高血压、糖尿病）、胆固醇、收缩压、舒张压、BMI、心率和血糖等。目标变量为10年内发生心血管疾病的风险。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、医学研究和机器学习建模。
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因素分析、疾病预测模型构建、流行病学研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、患者管理和个性化医疗方面。
决策支持：支持医疗机构的风险评估和患者管理决策，帮助优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解心血管疾病风险预测方法。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的风险因素，构建预测模型，帮助用户预测个体10年内发生心血管疾病的风险，实现早期干预和预防。
