心脏病数据集，即数据集。

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简介：
This Heart Disease Dataset originates from a collaborative effort involving the Hungarian Institute of Cardiology, the University Hospital in Zurich, the University Hospital in Basel, and the Long Beach and Cleveland Clinic Foundation. The dataset’s constituent elements include identifiers such as heart-disease.cost, heartdisease.delay, heartdisease.expense, heart-disease.group, heart-disease.names, heartdisease_ask-detrano (2), 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 and heartdisease_processed.va.data; furthermore, it encompasses data originating from the Swiss Institute and the Hungarian Institute as well.

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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）。

心脏病UCI数据集

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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。

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。

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MRI影像数据集

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本数据集包含大量心脏病患者的高质量MRI影像资料，旨在支持医学研究与诊断技术的发展，促进心血管疾病的早期检测和治疗。 Cardiac MRI 是一种用于心脏病患者心房的医疗影像数据，并包含其左心室的心内膜和外膜图像标注。该数据集包括33位患者的案例，共有7980张图像。作者发布的数据集是经过处理后的 Matlab 数据文件，而非原始图像文件。

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

心脏病数据集（UCI及Kaggle）.zip

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该资料包包含了来自UCI和Kaggle平台的心脏病数据集，为研究人员与学生提供了一个宝贵的资源来探索心脏病的风险因素、诊断工具以及预测模型。心脏病数据集的详细内容可以参考相关文章。UCI Heart Disease Dataset.csv是对官网数据集进行处理后的版本，而heart则是来自Kaggle的数据集。

心脏疾病数据集（UCI+Kaggle）.rar

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本资源包含来自UCI和Kaggle平台的心脏疾病相关数据集，内含患者健康指标与诊断结果，适用于医学研究及机器学习模型训练。 “心脏病数据集（UCI+Kaggle）”指的是一个用于数据分析和机器学习的公开资源库，结合了UCI Machine Learning Repository与Kaggle平台上的资料。UCI是一个被广泛使用的学术数据源，而Kaggle则是全球领先的数据科学竞赛网站。这个数据集包含了心脏病患者的相关信息，可用于研究及预测心脏疾病的出现。通常这类数据包含患者的个人信息、生理指标和医疗历史等多维度内容，例如年龄、性别、胆固醇水平、血压状况、吸烟史以及糖尿病情况等等。这些资料可以用于训练各种预测模型，比如逻辑回归、决策树、随机森林或深度学习算法来判断个体是否患有心脏病。描述中的“心脏病数据集（UCI+Kaggle）”意味着该资源已经由多个来源验证和更新，从而增强了其可靠性和实用性。在数据科学领域中，这样的数据库是研究者们探索疾病预测方法、特征选择及模型优化的重要工具。分析这个数据集时，首先需要进行预处理工作，包括清洗、填补缺失值、检测异常值以及转换变量类型等步骤。例如，可能要将分类变量编码为数值格式或对连续型变量执行标准化和归一化操作。接下来可以通过统计方法来探索各变量间的关联性，并使用可视化技术如散点图、直方图及箱线图帮助理解数据。然后可以建立预测模型并评估其性能。常用的方法是把数据集分为训练组与测试组，利用前者训练模型并在后者上进行效果验证。评价指标可能包括准确率、召回率、F1分数以及AUC-ROC曲线等。在选择算法时还须考虑调整超参数或采用集成学习技术来提升预测精度。完成建模后还需要解释模型结果以了解哪些特征对预测影响最大，这可以通过特征重要性排序、局部可解释方法（如LIME）或者SHAP值实现。此外为了验证模型的泛化能力还可以进行交叉验证测试其在未见过的数据上的表现情况。数据集分析的结果有助于医疗专业人士更好地识别心脏病的风险因素并采取预防措施；同时也能为机器学习研究者提供实践机会以改进算法，推动医学诊断技术的发展进步。总的来说，“心脏病数据集（UCI+Kaggle）”是用于数据分析和模型构建的重要资源库。它涵盖了从预处理到建模、评估及解释的全过程，并在理解和预测心脏疾病方面具有重要意义。无论是初学者还是资深的数据科学家都能从中找到挑战与机遇，从而推动医学研究的进步。