心脏病预测LLM黑客马拉松数据集HeartDiseasePredictionLLMHackathonDataset-sergeysedov
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病预测，数据集，机器学习，健康医疗，数据建模，医学研究，人工智能，预测分析
数据概述： 该数据集用于心脏病预测LLM黑客马拉松，记录了参与者的健康数据，适用于心脏病预测模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个地区，包括城市和乡村的不同人口。
数据维度：数据集包括年龄，性别，体重，身高，血压，胆固醇水平，心率，血糖水平，运动习惯，饮酒和吸烟情况等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开健康记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于健康医疗，医学研究和机器学习等领域，特别是在心脏病预测，风险评估和健康管理等方面具有重要应用价值。
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：适用于心脏病风险评估，健康数据挖掘等医学研究，如不同因素对心脏病的影响分析。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在患者分类，风险预警和个性化医疗方案制定方面。
决策支持：支持心脏病预防策略的制定和优化，帮助医疗机构提高诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为医学和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心脏病预测和医学数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索心脏病的预测规律与风险因素，帮助用户实现准确的心脏病风险评估，优化医疗服务和改善患者预后。
