心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-rprespct
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 流行病学, 机器学习, 数据分析, 临床预测, 健康管理, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含心血管疾病风险预测相关数据，记录了多个影响心血管疾病发病率的个体特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的横截面数据，反映了特定时间点的人群健康状况。
地理范围：数据来源未明确，但包含了反映心血管疾病风险的多种生理和生活方式因素，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个关键特征，例如：
male（性别，1代表男性，0代表女性）；
age（年龄）；
education（教育程度）；
currentSmoker（是否吸烟，1代表是，0代表否）；
cigsPerDay（每日吸烟量）；
BPMeds（是否服用降压药，1代表是，0代表否）；
prevalentStroke（是否有中风史，1代表有，0代表无）；
prevalentHyp（是否患有高血压，1代表是，0代表否）；
diabetes（是否患有糖尿病，1代表是，0代表否）；
totChol（总胆固醇）；
sysBP（收缩压）；
diaBP（舒张压）；
BMI（身体质量指数）；
heartRate（心率）；
glucose（血糖）；
TenYearCHD（十年内发生冠心病风险，1代表是，0代表否）。
数据格式：CSV格式，文件名为xzbcsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但提供了与心血管疾病风险相关的多个重要指标，适用于疾病风险评估与预测模型构建。
该数据集适合用于研究心血管疾病的影响因素、预测模型构建和风险评估。
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、疾病预测模型的构建与评估等研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，用于辅助医生进行疾病风险评估，制定个性化健康管理方案。
决策支持：支持公共卫生部门进行疾病预防策略制定，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的实训素材，帮助学生理解心血管疾病风险因素，掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响心血管疾病发病风险的关键因素，建立预测模型，从而实现对个体心血管疾病风险的早期预警和干预。
