心脏病诊断预测数据集-心脏病患者临床特征数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病,医学,诊断,预测,机器学习,临床数据,Cleveland数据库,医疗健康
数据概述：
本数据集包含了76个属性，但公开的实验通常仅使用其中14个属性的子集。数据集主要关注克利夫兰数据库，该数据库是迄今为止被机器学习研究者广泛使用的数据集。数据集的核心目标是根据患者的临床特征预测其是否患有心脏病。数据集中，“目标”字段表示患者是否患有心脏病，取值范围为0到4，其中0代表未患病，1-4代表不同程度的心脏病。目前，基于克利夫兰数据库的实验主要集中于区分心脏病存在（值1、2、3、4）与不存在（值0）的情况。
重要提示：数据集中的患者姓名和社保号码已被移除，并替换为虚拟值，以保护患者隐私。
数据用途概述：
该数据集主要用于心脏病诊断和预测模型的开发与评估。研究人员可以利用该数据训练机器学习模型，以预测患者是否患有心脏病，并评估不同模型在诊断准确性方面的表现。此外，该数据集还可用于探索影响心脏病发生的关键临床因素，为临床医生提供辅助诊断支持。该数据集适用于医学研究、机器学习、数据挖掘等多个领域，有助于提升对心脏病的理解和诊断能力。
