卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-shivanigupta23071997
数据来源：互联网公开数据
标签：卒中, 脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 疾病诊断, 数据分析, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了影响卒中（脑卒中）发生的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态的、横截面的数据集。
地理范围：数据未明确标注来源地区，但数据特征普遍适用于卒中风险评估。
数据维度：数据集包括个体相关的多项特征，如性别、年龄、高血压史、心脏病史、婚姻状况、工作类型、居住地类型、平均血糖水平以及是否发生卒中（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data - healthcare-dataset-stroke-data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于卒中风险预测、影响因素分析以及临床决策支持系统的开发。
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：适用于医疗健康领域的研究，例如卒中风险因素分析、预测模型构建、疾病相关性研究等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司等提供数据支持，特别是在患者风险评估、个性化健康管理、医疗资源分配等方面。
决策支持：支持临床医生进行卒中风险评估，辅助制定预防和治疗方案，提高医疗决策的科学性。
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卒中风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索卒中发生的潜在规律，建立预测模型，并评估不同因素对卒中风险的影响，从而帮助改善患者的健康管理和预防策略。
