心血管疾病十年风险预测数据集CardiovascularDiseaseTen-YearRiskPredictionDataset-smitahundekar

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, 医疗健康, 逻辑回归, 数据分析, 疾病预测, 风险评估

数据概述：该数据集包含来自公开医疗研究的数据，记录了影响心血管疾病（CVD）的多个风险因素，用于预测个体在未来十年内发生冠心病（CHD）的风险。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间，但从预测目标“十年CHD风险”推断，数据记录可能基于一定时期的随访观察。地理范围：数据来源未明确，但数据集包含的变量和研究设计符合心血管疾病风险评估的通用标准。数据维度：数据集包括15个变量，涵盖人口统计学信息、生活习惯、病史、生理指标和生化指标，例如性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker）、每日吸烟量（cigsPerDay）、是否服用降压药（BPMeds）、是否有中风史（prevalentStroke）、是否有高血压（prevalentHyp）、是否有糖尿病（diabetes）、总胆固醇（totChol）、收缩压（sysBP）、舒张压（diaBP）、体重指数（BMI）、心率（heartRate）、血糖（glucose）以及十年内发生冠心病的风险（TenYearCHD）。数据格式：CSV格式，文件名为Logreg_heartdisease_prediction.csv，方便数据导入和分析。来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于心血管疾病风险预测模型的构建和验证。该数据集已进行标准化处理，便于统计分析和机器学习建模。该数据集适合用于心血管疾病风险预测研究，以及机器学习模型的开发和评估。

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、预测模型构建、以及不同风险因素对疾病发生的影响的学术研究。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、患者健康管理、个性化医疗方案制定等方面。决策支持：支持医疗机构和保险公司进行风险评估和决策，优化资源配置，提高医疗效率。教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生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探索心血管疾病的风险因素，构建预测模型，并评估不同干预措施对疾病发生风险的影响，从而实现对个体心血管健康状况的准确评估和管理。