心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-sham04
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，健康，数据分析，疾病预测，流行病学
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了影响心血管疾病（CVD）发病风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为静态数据集，用于分析个体在特定时间点的CVD风险。
地理范围：数据来源地未明确，但数据集包含了广泛的个体特征，适用于一般性心血管疾病风险评估。
数据维度：数据集包含多个与心血管疾病风险相关的变量，包括：性别（male），年龄（age），教育程度（education），吸烟状况（currentSmoker, cigsPerDay），是否服用降压药（BPMeds），是否有中风史（prevalentStroke），是否高血压（prevalentHyp），是否有糖尿病（diabetes），总胆固醇（totChol），收缩压（sysBP），舒张压（diaBP），身体质量指数（BMI），心率（heartRate），血糖（glucose），以及十年内发生冠心病（TenYearCHD）的风险。
数据格式：CSV格式，文件名为heart disease.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于医学研究，已进行标准化处理，便于用于疾病风险预测模型。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、疾病因素分析等研究。
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：适用于医学研究，尤其是关于心血管疾病风险因素分析、风险预测模型的构建与评估，以及流行病学研究。
行业应用：为医疗保健行业提供数据支持，可用于开发心血管疾病风险评估工具，辅助医生进行临床决策，并进行患者健康管理。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门制定相关疾病预防策略和干预措施，优化资源配置。
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，帮助学生理解心血管疾病风险因素，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病发病风险的预测模型，帮助用户评估个体患心血管疾病的风险，并优化疾病预防策略。
