心脏病诊断预测数据集HeartDiseaseDiagnosisPredictionDataset-ayeshamukhtarasad
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病, 医疗健康, 疾病预测, 机器学习, 数据分析, 临床特征, 风险评估, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者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范围，通常被视为静态的临床数据集。
地理范围：数据来源未具体说明，可被视为通用数据集，适用于不同地区的分析。
数据维度：数据集包含多个特征，包括年龄（age）、性别（sex）、胸痛类型（cp）、静息血压（trestbps）、血清胆固醇（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）、旧峰值（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，文件名为heart (1)csv，易于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确，但已进行结构化处理，方便直接使用。
该数据集适合用于心脏病诊断预测、风险因素分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于医学研究和生物信息学领域，用于分析心脏病的发病机制、风险因素，以及不同特征之间的关联性。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于疾病风险预测模型构建、辅助诊断系统开发等。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，帮助医生评估患者的病情、制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解心脏病相关的临床数据，并进行数据分析实践。
此数据集特别适合用于探索心脏病风险因素与诊断结果之间的关系，提高疾病预测的准确性，从而辅助医疗决策。
