心脏病诊断预测数据集HeartDiseaseDiagnosisPredictionDataset-dhiyamahdiyah
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病, 医疗诊断, 机器学习, 疾病预测, 生物医学, 临床数据, 数据分析, 健康
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究的数据，记录了患者的心脏病相关临床指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据特征普遍适用于心脏病诊断研究。
数据维度：数据集包括年龄、性别、胸痛类型、静息血压、胆固醇、空腹血糖、静息心电图结果、最大心率、运动诱发心绞痛、旧峰值、坡度、主要血管数量、地中海贫血以及目标变量（是否患有心脏病）等14个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为heartdataset.csv，同时提供了xlsx格式的文件，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的清洗和整理，方便直接用于数据分析。
该数据集适合用于心脏病诊断预测研究和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于生物医学、临床医学和数据科学交叉领域的学术研究，如心脏病风险因素分析、诊断模型开发等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险预测、辅助诊断系统开发、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制定和患者健康管理，帮助优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心脏病诊断相关的临床指标和预测模型。
此数据集特别适合用于探索心脏病诊断的关键影响因素，构建预测模型，并评估不同模型在临床诊断中的应用效果，从而提升心脏病早期诊断和预防的准确性。
