心脏病诊断分析数据集HeartDiseaseDiagnosisAnalysisDataset-quanghanhat

数据来源：互联网公开数据

标签：心脏病, 医疗诊断, 疾病预测, 数据分析, 机器学习, 生物医学, 临床数据, 特征工程

数据概述：该数据集包含来自多个来源的心脏病诊断相关数据，记录了患者的生理特征和诊断结果。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源未明确，但数据内容反映了普遍的心脏病患者特征。数据维度：数据集包含多个关键特征，如年龄（age）、性别（sex）、胸痛类型（cp）、静息血压（trestbps）、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，包含多个CSV文件，便于数据分析和模型训练。来源信息：数据来源于公开数据集，经过整合，方便研究和应用。该数据集适合用于心脏病诊断与预测相关的研究，以及数据挖掘、机器学习等技术应用。

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：适用于生物医学工程、临床医学等领域的研究，包括心脏病风险因素分析、诊断模型构建、疾病预测等。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，例如辅助诊断系统开发、患者风险评估、个性化治疗方案制定等。决策支持：支持医疗机构的决策制定，优化医疗资源配置，改善患者预后。教育和培训：作为医学、数据科学、人工智能等相关专业的教学案例，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影响心脏病发生的关键因素，以及构建预测模型，以提高诊断的准确性和效率。