心血管疾病诊断预测数据集CardiovascularDiseaseDiagnosisPrediction-pirogovskiy
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 医疗诊断, 疾病预测, 机器学习, 健康数据, 风险评估, 数据分析, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗健康平台的数据，记录了患者的心血管疾病诊断相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态患者健康状况快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种人口特征，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含以下字段：id（患者唯一标识符），age（年龄，单位：天），gender（性别，1为女性，2为男性），height（身高，单位：厘米），weight（体重，单位：千克），ap_hi（收缩压），ap_lo（舒张压），cholesterol（胆固醇水平，1:正常，2:高于正常，3:远高于正常），gluc（葡萄糖水平，1:正常，2:高于正常，3:远高于正常），smoke（是否吸烟，0为否，1为是），alco（是否饮酒，0为否，1为是），active（是否活跃，0为否，1为是），cardio（是否存在心血管疾病，0为否，1为是）。
数据格式：CSV格式，文件名为cardio_train.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于心血管疾病诊断预测研究。该数据集已进行标准化处理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于心血管疾病预测、风险评估、健康状况分析等研究。
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：适用于心血管疾病风险因素分析、疾病预测模型构建等医学研究。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，例如辅助医生进行疾病诊断，开发心血管疾病风险评估工具。
决策支持：支持医疗机构进行疾病预防策略制定、健康管理方案优化。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业课程的实训材料，帮助学生深入理解心血管疾病相关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危险因素与疾病发生之间的关系，从而帮助用户开发预测模型，提升疾病预防和管理的效率。
