心脏病的个人关键指标
该数据集包含2020年美国约40万成年人的健康调查数据，涵盖279个临床表格与行为指标特征，数据模态包括数值型、分类变量及文本描述，主要用于心脏病风险预测和健康指标分析，支持机器学习分类模型在公共卫生领域的应用研究。
基本信息
资源简介
该数据集基于美国疾病控制与预防中心（CDC）行为风险因素监测系统（BRFSS）2020年的年度电话调查数据，包含约40万美国成年人的健康状况信息。数据涵盖279个特征变量，涉及个人健康指标、生活习惯、人口统计信息等，旨在为心脏病风险预测提供支持。数据集主要应用于机器学习分类模型构建，用于分析心脏病相关风险因素及预测个体患病概率，服务于公共卫生研究和临床决策辅助。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.datacastle.cn/dataset_description.html?type=dataset&id=1512
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集基于美国疾病控制与预防中心（CDC）行为风险因素监测系统（BRFSS）2020年的年度电话调查数据，包含约40万美国成年人的健康状况信息。数据涵盖279个特征变量，涉及个人健康指标、生活习惯、人口统计信息等，旨在为心脏病风险预测提供支持。数据集主要应用于机器学习分类模型构建，用于分析心脏病相关风险因素及预测个体患病概率，服务于公共卫生研究和临床决策辅助。
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