产品基本信息

• 数据规模：包含 1026 名患者数据。
• 特征数量：具备 14 个临床和诊断属性，如年龄、性别、胸痛类型、静息血压、血清胆固醇等。
• 目标变量：是否存在冠状动脉疾病（CAD），1 表示有心脏病，0 表示正常（无疾病） 。
• 源数据集：克利夫兰、匈牙利、瑞士、弗吉尼亚州长滩、Statlog（Heart）数据集。
• 许可证：CC0 公共领域许可。
• 预期更新频率：从不更新。
• 标签：心脏疾病。

产品使用说明

1. 数据预处理：检查数据完整性，处理缺失值（若有），对数值型数据（如年龄、静息血压等）进行标准化，对分类数据（如胸痛类型、性别等）进行编码处理，为建模做准备。
2. 模型训练：选择合适的机器学习模型，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等，将处理后的数据按一定比例划分为训练集和测试集，在训练集上训练模型，调整超参数以优化性能。
3. 模型评估：使用测试集评估训练好的模型，通过准确率、召回率、F1 值、ROC 曲线下面积（AUC）等指标衡量模型对心脏病预测的准确性、敏感性和特异性等。
4. 临床应用辅助：依据模型预测结果，结合临床经验，辅助医生进行心脏病早期诊断和临床决策。

应用场景

1. 医学科研机构：科研人员可利用该数据集开发和验证新的心脏病预测算法与模型，探索不同临床特征与心脏病发病的关联，推动心脏病研究进展。
2. 医疗机构：医生借助训练好的模型，结合患者实际临床数据，更精准地评估患者患心脏病风险，辅助制定个性化诊疗方案，提高早期诊断准确率。
3. 医药企业：用于药物研发过程中，筛选合适患者群体，评估药物对不同特征心脏病患者的疗效，助力临床试验设计和药物疗效评估。

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