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心脏病数据名称: heart-disease.names

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简介：
heart-disease.names文件详述了用于心脏病预测的数据集中的变量定义和背景信息，是研究心脏疾病风险因素的重要资源。 心脏病是导致人类健康问题的主要原因之一，每年全球约有三分之一的死亡案例是由心脏病引起的，在我国每年也有几十万人死于心脏病。因此，通过体检数据建立一套预测心脏病发生的风险系统具有很高的实用价值。目前我们手头有两个数据集：heart-disease.names 和 cleveland.data 以及 new.data。

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  • 心脏病数据名称: heart-disease.names
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    heart-disease.names文件详述了用于心脏病预测的数据集中的变量定义和背景信息，是研究心脏疾病风险因素的重要资源。 心脏病是导致人类健康问题的主要原因之一，每年全球约有三分之一的死亡案例是由心脏病引起的，在我国每年也有几十万人死于心脏病。因此，通过体检数据建立一套预测心脏病发生的风险系统具有很高的实用价值。目前我们手头有两个数据集：heart-disease.names 和 cleveland.data 以及 new.data。
     
  • 心脏病数据集 - Heart Disease Dataset
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    心脏病数据集包含了用于研究和预测心脏疾病的各种患者医疗记录。该数据集旨在帮助研究人员开发早期诊断模型，并改善治疗方案。 本数据集由匈牙利心脏病研究所、瑞士苏黎世大学医院、瑞士巴塞尔大学医院以及长滩和克里夫兰临床基金会提供。其中包括多个文件：heart-disease.cost, heartdisease.delay, heartdisease.expense, heart-disease.group, heart-disease.names, heartdisease_ask-detrano (两个同名文件), heartdisease_processed.cleveland.data, heartdisease_cleve.mod, heartdisease_cleveland.data, heartdisease_long-beach-va.data, heartdisease_new.data, heartdisease_processed.hungarian.data, heartdisease_processed.switzerland .data 和heartdisease_processed.va.data。
     
  • 心脏病数据集（UCI heart-disease）
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    心脏病数据集是由UCI机器学习库提供的一个经典的数据集合，用于研究和预测心脏疾病的风险因素及病情发展。该数据集包含数百个患者的医疗记录与诊断结果，为研究人员提供了一个宝贵的研究资源，以开发更有效的早期检测方法和治疗方案。 The file cleveland.data was messed up when we lost node cip2 and loaded the file on node ics. The processed.cleveland.data file seems to be in good shape and is usable (for the situation with 14 attributes). I will clean up cleveland.data as soon as possible. Bad news: my original copy of the database appears to be corrupted, so Ill have to go back to the donor to get a new copy. David Aha
     
  • 心脏病数据.csv，UCI心脏病数据集的子集
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    这个CSV文件包含了UCI心脏病数据库中的部分数据，适用于研究和分析心脏病的相关因素及特征。 数据属性如下： - age：该朋友的年龄。 - sex：该朋友的性别（1表示男性，0表示女性）。 - cp：经历过的胸痛类型（值1代表典型心绞痛；值2代表非典型性心绞痛；值3代表非心绞痛；值4代表无症状）。 - trestbps：静息血压（入院时的毫米汞柱读数）。 - chol：该朋友的胆固醇测量结果，单位为mg/dl。 - fbs：空腹血糖水平是否大于120 mg/dl （1表示是，0表示否）。 - restecg：静息心电图检测（0代表正常；1代表有ST-T波异常；2代表根据Estes标准显示可能或确定的左心室肥大）。 - thalach：该朋友达到的最大心率值。 - exang：运动引起的心绞痛情况（1表示有过，0表示没有）。 - oldpeak：由运动引起的相对于休息时的ST抑制程度。 - slope：最高运动ST段斜率（值1代表上坡；值2代表平坦；值3代表下坡）。 - ca：荧光显影的主要血管数量（范围从0到4）。 - thal：地中海贫血病类型（3表示正常，6表示固定缺陷，7表示可逆缺陷）。 - target：是否患有心脏病（1表示有，0表示无）。
     
  • 正常心脏心音（Heart）.mp3
    优质
    本音频文件提供了正常人心脏四个心音的标准声音样本，旨在帮助学生和专业人士学习、识别健康心脏的心音特征。 在进行信号处理时，需要使用心音信号。
     
  • 心脏病UCI数据集
    优质
    心脏病UCI数据集包含了用于预测个人是否患有心脏疾病的风险因素和医疗检查结果，是机器学习研究中的一个经典资源。 该数据库包含76个属性，但所有已发布的实验仅引用了其中的14个属性子集。特别是克利夫兰数据库是迄今为止机器学习研究人员使用的唯一一个数据库。“目标”字段表示患者是否患有心脏病。
     
  • 心脏病人数据的机器学习可视化与预测：UCI-Heart-ML
    优质
    UCI-Heart-ML项目运用机器学习技术分析心脏病人的医疗数据，并通过可视化工具展示结果，旨在提高对心脏疾病发展趋势的理解及预测能力。 UCI-Heart-ML使用机器学习对心脏病患者数据进行可视化和预测的介绍、模型总结与方法材料如下： **材料和方法** 1. **数据集**: 用于分析的数据集合。 2. **机器学习算法**: 包括逻辑回归和决策树等。 **比较与选择** 在多种可能的方法中，选择了最合适的机器学习算法进行心脏病患者的预测建模，并对这些模型进行了详细的评估。 **数据集的可视化** - 展示了原始数据集中各种特征之间的关系。 **机器学习算法的可视化** 1. **逻辑回归**: 通过图形展示该模型如何根据输入变量做出预测。 2. **决策树**: 可视化展示了决策过程中的每个节点和分支，便于理解整个流程。 **结论** 通过对心脏病患者的数据进行分析，并应用不同的机器学习方法来构建预测模型，可以有效地识别出哪些因素与患病风险相关联。
     
  • UCI心脏疾病数据集
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    UCI心脏疾病数据集是由科研机构与医院合作提供的医疗数据库，用于研究和预测个体患心脏病的风险。该数据集包含患者的年龄、性别、血压等信息及是否患有心脏疾病的标签，是机器学习中分类任务的经典案例之一。 Heart Disease UCI数据集的相关详细信息可以参考这篇文章：https://blog..net/didi_ya/article/details/120196857 去掉链接后的版本如下： 关于Heart Disease UCI数据集的详细信息可以在相关文章中找到。
     
  • Framingham心脏疾病数据集
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    Framingham心脏疾病数据集是由美国国立心脏、肺和血液研究所资助的研究项目，包含大量关于心血管疾病的临床数据，用于研究预测模型。 CSV数据集通常包含表格形式的数据，用于存储或交换结构化信息。这类文件格式简单、易于解析，并且被广泛应用于数据分析和机器学习项目中。用户可以轻松地将各种类型的信息组织进CSV文件里，例如客户记录、产品目录或者实验结果等。 对于研究人员及开发者而言，利用CSV数据集进行探索性分析或是构建模型是非常常见的一种做法。这类数据集能够帮助他们更好地理解问题背景，并据此开发出更有效的解决方案或算法。