心脏病预测诊断数据集HeartDiseasePredictionDiagnosticDataset-balakrishnachowdary

数据来源：互联网公开数据

标签：心脏病, 医疗诊断, 机器学习, 分类预测, 健康数据, 生物医学, 数据分析, 风险评估

数据概述：该数据集包含用于心脏病预测的医疗健康数据，记录了患者的生理特征、病史等信息，旨在用于心脏病诊断与风险预测。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的患者健康信息快照。地理范围：数据来源未明确标注，但数据特征为通用医疗场景，不限定特定国家或地区。数据维度：数据集包含“age”（年龄）、“gender”（性别）、“chest_pain”（胸痛类型）、“rest_bps”（静息血压）、“cholestrol”（胆固醇）、“fasting_blood_sugar”（空腹血糖）、“rest_ecg”（静息心电图结果）、“thalach”（最大心率）、“exer_angina”（运动诱发心绞痛）、“old_peak”（ST段压低）、“slope”（ST段斜率）、“ca”（主要血管数量）、“thalassemia”（地中海贫血）和“target”（心脏病诊断结果，0代表无心脏病，1代表有心脏病）等14个字段。数据格式：CSV格式，文件名为HeartDisease.csv，便于数据分析和机器学习建模。来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已进行预处理和标准化。该数据集适合用于心脏病诊断预测、风险评估、特征分析和机器学习模型构建。

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：适用于生物医学、医学信息学等领域的学术研究，如心脏病诊断模型的开发、影响因素分析、疾病风险预测等。行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估、个性化医疗方案制定等方面。决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行心脏病诊断和治疗方案的制定。教育和培训：作为医学、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解心脏病诊断、掌握数据分析与建模技能。此数据集特别适合用于探索心脏病发病的影响因素，构建预测模型，帮助用户实现对心脏病风险的早期预警和干预。