心脏病预测数据集HeartDiseasePredictionDataset-sundarprema
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病预测，数据集，逻辑回归，医疗健康，机器学习，疾病诊断，健康分析，数据科学
数据概述：该数据集包含用于心脏病预测的数据，适用于通过逻辑回归模型进行预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1988年到1994年。
地理范围：数据涵盖了美国俄亥俄州克利夫兰地区的多个医院。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，心率，血压，胆固醇水平，是否患有糖尿病，心电图结果，胸痛类型，最大心率等变量。
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：数据来源于克利夫兰诊所的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医疗健康，疾病诊断和机器学习等领域的研究和应用，特别是在心脏病预测和诊断方面具有重要价值。
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：适用于心脏病预测，疾病诊断等医学研究，如心脏病风险因素分析，诊断准确性评估等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在心脏病患者的风险评估和治疗方案制定方面。
决策支持：支持心脏病患者的早期预警和风险管理，帮助医疗机构制定有效的治疗和预防策略。
教育和培训：作为医学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心脏病预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索心脏病预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的心脏病风险评估和诊断，提高医疗服务质量和效率。
