卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-mohamdhussein
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, 数据分析, 疾病预测, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的各项生理指标及卒中（脑卒中）发生情况，用于卒中风险预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的患者健康状况的横截面数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以推测为某个医疗机构或研究机构的患者数据。
数据维度：数据集包括患者的ID、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、BMI指数、吸烟状况以及是否发生卒中等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于卒中风险预测、疾病诊断辅助和健康管理等相关领域。
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学术研究，如卒中风险因素分析、预测模型构建、不同人群卒中风险对比研究等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，尤其在卒中风险评估、个性化健康管理方案制定、患者预警等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，帮助医生进行风险评估和辅助诊断，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解卒中风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索卒中发生的潜在风险因素，构建有效的预测模型，从而帮助改善患者健康状况和降低卒中发生率。
