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
心脏病的个人关键指标
【一句话概览】
该数据集来自美国疾病控制与预防中心（CDC）行为风险因素监测系统（BRFSS）的年度电话调查，反映2020年40万成年人与健康状况相关的数据。心脏病是美国大多数种族，包括非洲裔美国人、美洲印第安人和阿拉斯加原住民以及白人的主要死因之一。最新数据集截至2022年2月15日，包含2020年数据，共401,958行、279列，标签涉及心脏病、CDC、BRFSS、成年人、健康状况、分类模型与机器学习（来源 datacastle.cn）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《心脏病的个人关键指标 Key Indicators of Heart Disease》。
【数据内容】
源站原始描述：2020 年 40 万成年人与其健康状况相关的 CDC 年度调查数据。心脏病是美国大多数种族（非洲裔美国人、美洲印第安人和阿拉斯加原住民以及白人）的主要死因之一。该数据集来自 CDC，是行为风险因素监测系统 (BRFSS) 的主要部分，该系统每年进行电话调查以收集有关美国居民健康状况的数据。最新数据集（截至 2022 年 2 月 15 日）包括 2020 年的数据。它由 401,958 行和 279 列组成。
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：2020年，CDC开展了一项年度调查，收集了40万成年人与健康状况相关的数据。心脏病是美国多数种族（非洲裔美国人、美洲印第安人/阿拉斯加原住民以及白人）的主要死因之一。此数据集源自CDC，是行为风险因素监测系统（BRFSS）的核心部分，该系统每年通过电话调查收集美国居民健康状况数据。最新数据集（截至2022年2月15日）涵盖了2020年的数据，包含401,958行和279列。
【主题与分类】
主题标签：心脏病、CDC、BRFSS、成年人、健康状况、分类模型、机器学习。
【获取与许可】
源站页面：https://www.datacastle.cn/dataset_description.html?type=dataset&id=1512
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
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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