心脏病风险评估数据集

⏱ 2026年3月24日▣ 数据集机器学习◔ 457

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这是一份适合做心脏病风险识别和临床特征分析的医疗数据集，包含 303 条样本和 14 个字段，适合做疾病预测、特征筛选和医学分类任务展示。

这是一份围绕行业业务问题整理的结构化数据集，适合用于数据分析、机器学习建模和业务洞察提炼。当前文件共包含 303 条记录和 14 个字段，字段覆盖范围清晰，适合直接进入建模与可视化阶段。

从数据组织方式看，这份数据集既能支持核心预测任务，也能支持面向业务解释的分析工作。样本中的主要字段包括 age, sex, cp, trestbps, chol, fbs, restecg, thalach 等，能够围绕目标变量展开风险识别、行为分析或价值评估。

1. 数据集概览

这份数据集是一份适合做心脏病风险识别和临床特征分析的医疗数据集，包含 303 条样本和 14 个字段，适合做疾病预测、特征筛选和医学分类任务展示。

这类数据集的优势在于问题边界清晰，既适合做完整的数据清洗、特征工程和模型比较，也适合整理为图表驱动的分析报告。对于课程设计、项目作品集和论文型展示，它都具备较好的可用性。

当前使用的数据文件包含 303 行、14 列。按字段作用可大致划分为以下几组：

字段分组	代表字段	说明
基础人口与症状信息	age, sex, cp	描述年龄、性别和胸痛类型等基础信息
检查指标与生理状态	trestbps, chol, fbs, restecg, thalach	反映血压、胆固醇、空腹血糖和心电图等体征
运动反应与诊断结果	exang, oldpeak, slope, ca, thal, num	刻画运动诱发症状、血管状态和最终诊断等级

其中，目标字段 num 是当前最适合优先关注的分析对象。从缺失情况看，ca 约为 1.32%、thal 约为 0.66%，其余字段完整度较高。

这份数据集可以直接支撑以下任务方向：

如果用于课程设计或作品集展示，这类数据的优势在于既能完成清洗、分析、建模和可视化的全流程，又容易把业务问题讲清楚，不会只剩模型指标而缺乏应用背景。

这份数据规模不大，但医学语义清晰，适合做解释性较强的疾病分类练习。缺失主要集中在 ca 和 thal 两个字段，比例不高，但需要在建模前做合理补全或删行处理。目标字段 num 为疾病等级变量，也可以根据需要转成是否患病的二分类任务。

医疗数据解释比纯指标更重要。使用时建议同时比较二分类和多分类两种建模思路，并在报告中说明 cp、thalach、oldpeak 等关键变量的业务含义。

下列图表使用 matplotlib 基于真实数据样本自动生成，重点展示数据宏观概览、缺失值初筛和探索性分析结果。

适合做心血管疾病预测、医学数据分析和健康风险评估类项目，也适合用于模型可解释性展示。

在展示层面，这类数据集也适合做列表页摘要、详情页图文介绍和管理看板式分析内容，能够同时满足建模展示和业务说明两种需求。