心脏病发作分析和预测数据集
该数据集包含303名心脏病患者的临床表格数据，涵盖年龄、性别、血压、胆固醇、心电图等多维临床指标，主要用于构建心脏病发作风险预测模型，支持机器学习、医学研究和心血管疾病早期预警等研究方向。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于心脏病发作分析和预测的医学数据集，包含303名心脏病患者的临床数据。数据内容涵盖患者的年龄、性别、血压、胆固醇水平、心电图结果、运动诱发心绞痛等多项临床指标，可用于构建心脏病发作风险预测模型。数据来源为公开的医学记录或研究项目，适用于机器学习、数据挖掘和医学研究领域，特别是心血管疾病的风险评估和早期预警。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.cvmart.net/dataSets/detail/456
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个用于心脏病发作分析和预测的医学数据集，包含303名心脏病患者的临床数据。数据内容涵盖患者的年龄、性别、血压、胆固醇水平、心电图结果、运动诱发心绞痛等多项临床指标，可用于构建心脏病发作风险预测模型。数据来源为公开的医学记录或研究项目，适用于机器学习、数据挖掘和医学研究领域，特别是心血管疾病的风险评估和早期预警。
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