心血管疾病预测数据集CardiovascularDiseasePredictionDataset-rakeshhansrajani
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 临床数据, 二分类, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究和临床实践的数据，记录了与心血管疾病相关的患者信息，用于疾病预测和风险评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据特征与心血管疾病相关的常见风险因素一致，可用于一般性研究。
数据维度：数据集包含14个特征，包括年龄（age）、性别（gender）、胸痛类型（chest_pain）、静息血压（rest_bps）、胆固醇（cholestrol）、空腹血糖（fasting_blood_sugar）、静息心电图结果（rest_ecg）、最大心率（thalach）、运动诱发心绞痛（exer_angina）、ST段压低（old_peak）、ST段斜率（slope）、主要血管数量（ca）、地中海贫血（thalassemia）以及目标变量（target），用于指示是否存在心血管疾病。
数据格式：CSV格式，文件名为HeartDisease.csv，便于数据导入和分析。
数据来源：该数据集可能来源于公开的医疗数据库或研究，经过整理和预处理，方便用于机器学习模型的构建和评估。
该数据集适合用于心血管疾病预测模型的开发和评估，以及相关医学研究。
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：适用于心血管疾病风险因素分析、疾病预测模型构建、临床数据分析等研究，例如探讨不同特征对心血管疾病的影响。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发辅助诊断系统、预测患者疾病风险、优化医疗资源配置等。
决策支持：支持医疗机构和医生进行风险评估，制定个性化的治疗方案，提高患者管理水平。
教育和培训：作为医学、生物统计学和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程和模型构建。
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，并评估不同模型的性能，从而提高对心血管疾病的早期诊断和预防能力。
