心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-sindhuinti
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 卒中, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 数据分析, 健康管理, 临床预测
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗健康资源的数据，记录了与卒中（脑卒中，即中风）相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为历史患者数据。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理范围，但可用于一般性心血管疾病风险评估。
数据维度：数据集包括12个字段，涵盖患者的各项基本信息和健康状况，包括：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（居住地类型），avg_glucose_level（平均血糖水平），bmi（身体质量指数），smoking_status（吸烟状态），stroke（是否患有卒中）。
数据格式：CSV格式，文件名为heartstokescsv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康数据资源。该数据集适合用于心血管疾病风险预测研究和相关健康管理应用。
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、卒中预测模型构建等研究，以及探索不同因素对卒中发生风险的影响。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、患者管理、个性化健康方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构进行疾病预防和早期干预，优化医疗资源配置，提高患者预后。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解心血管疾病风险因素与预测模型。
此数据集特别适合用于构建卒中预测模型，分析不同风险因素对卒中发生概率的影响，从而实现对高危人群的早期识别和干预，降低疾病发生率。
