心脏病诊断预测数据集HeartDiseaseDiagnosisPredictionDataset-quanghanhat

数据来源：互联网公开数据

标签：心脏病, 医学诊断, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 临床特征, 疾病风险, 生物医学

数据概述：该数据集包含来自医疗机构的临床数据，记录了患者的心脏病诊断相关信息，用于预测心脏病发病风险。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的临床数据集。地理范围：数据来源未明确，但数据结构和字段符合通用的心脏病诊断标准。数据维度：数据集包含多个临床特征，如年龄（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）、oldpeak（ST段降低）、slope（ST段斜率）、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，包含多个文件，如test1.csv、test2.csv等，每个文件都包含相同的结构化数据。数据来源：数据来源于医疗机构的临床记录或公开数据集，已进行标准化处理。该数据集适合用于心脏病诊断预测、风险评估和临床研究。

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：适用于医学领域的研究，如心脏病风险因素分析、诊断模型构建、疾病预测研究等。行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其在辅助诊断、风险评估、个性化医疗等方面具有应用价值。决策支持：支持医生进行临床决策，帮助患者进行疾病预防和管理。教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解心脏病诊断流程和数据分析方法。此数据集特别适合用于探索心脏病发病风险与临床特征之间的关系，并构建预测模型，帮助用户提高诊断准确性，改善患者健康管理。