心脏病发作预测数据集-2023年-lalithkishorel
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病,预测,健康,医学,数据集,医疗,研究,分析
数据概述：
本数据集包含了用于心脏病发作预测的多变量数据，涵盖了2023年的医疗记录。数据集记录了患者的基本信息、医疗指标、生活习惯等多个维度的数据，旨在为心脏病发作的风险评估提供依据。
数据包含以下关键字段：
age：患者的年龄
sex：患者的性别（1=男性，0=女性）
cp：胸痛类型（1=典型心绞痛，2=非典型心绞痛，3=非心绞痛，4=无症状）
trestbps：静息血压（mmHg）
chol：胆固醇（mg/dl）
fbs：空腹血糖是否大于120mg/dl（1=是，0=否）
restecg：静息心电图结果（0=正常，1=有ST-T波异常，2=左室肥厚）
thalach：最大心率
exang：运动诱发心绞痛（1=是，0=否）
oldpeak：相对于静息水平的ST段下降值
slope：运动峰值ST段斜率（1=上坡，2=平坦，3=下坡）
ca：主要血管的数量（0-3）
thal：血小板聚集状况（3=正常，6=固定缺陷，7=可逆缺陷）
target：心脏病发作（1=有，0=无）
数据来源于多个医疗机构的公开数据集，经过清洗和整理，确保数据的准确性和可靠性。
数据用途概述：
该数据集适用于心脏病风险预测、医学研究、模型开发和验证等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行心脏病发作预测模型的训练和评估；医生可以使用预测模型辅助临床决策；医疗健康机构可以借鉴数据进行疾病预防和管理策略的制定。此外，数据集也适用于教育和培训，帮助学生和专业人员理解心脏病的数据驱动分析方法。
