心脏病风险预测数据集HeartDiseaseRiskPredictionDataset-shreysoral

数据来源：互联网公开数据

标签：心脏病, 医疗健康, 疾病预测, 临床数据, 机器学习, 数据分析, 疾病诊断, 生物医学

数据概述：该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与心脏病相关的患者临床信息。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，但数据通常代表一般人群的心脏病风险因素。数据维度：数据集包括年龄（age）、性别（sex）、胸痛类型（cp）、静息血压（trestbps）、血清胆固醇（chol）、空腹血糖（fbs）、静息心电图结果（restecg）、最大心率（thalach）、运动诱发的心绞痛（exang）、ST段压低（oldpeak）、ST段斜率（slope）、主要血管数量（ca）、地中海贫血（thal）以及目标变量（target，表示是否有心脏病）。数据格式：CSV格式，文件名为heart-disease.csv，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开数据集，通常经过清洗和预处理。该数据集适合用于心脏病风险预测和分析。

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：适用于医学研究和生物统计学分析，如心脏病风险因素分析、疾病预测模型构建等。行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于医疗诊断、风险评估、个性化医疗方案制定等。决策支持：支持医疗机构的疾病风险评估和患者管理，帮助医生进行更准确的诊断。教育和培训：作为生物医学、数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解疾病诊断和预测模型。此数据集特别适合用于探索心脏病风险因素与疾病发生之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高疾病诊断和预防水平。