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心脏病UCI数据

发布:可思数据 时间:2019-03-23
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数据类型:图形图像 热度
★★★☆☆

文件类型: .zip????????????? 文件大小:3 KB

授权方式: 公共开源???? 发布时间:2019-03-23

数据来源:未知???????????? 界面语言:英文

数据介绍:

数据集信息:

此数据库包含76个属性,但所有已发布的实验均指使用其中14个属性的子集。特别是,克利夫兰数据库是ML研究人员迄今为止唯一使用过的数据库。“目标”字段是指患者中存在心脏病。它的整数值从0(无存在)到4.克利夫兰数据库的实验集中于简单地尝试区分存在(值1,2,3,4)和不存在(值0)。 可思数据-AI,sykv.com幸运飞艇七码倍投公式,深度学习,机器学习,神经网络

最近从数据库中删除了患者的姓名和社会安全号码,替换为虚拟值。 可思数据sykv.com,sykv.cn

一个文件已被“处理??”,一个文件包含克利夫兰数据库。此目录中还存在所有四个未处理的文件。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

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属性信息:

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仅使用了14个属性:1。#3(年龄)2。#4(性别)3。#9(cp)4。#10(trestbps)5。#12(chol)6。#16(fbs)7。# 19(restecg)8。#32(thalach)9。#38(exang)10。#40(oldpeak)11。#41(斜坡)12。#44(ca)13。#51(thal)14。#58 (num)(预测属性) 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

完整属性文档:1 id:患者识别号码2 ccf:社会安全号码(我将其替换为虚拟值0)3年龄:年龄4岁性别:性别(1 =男性; 0 =女性)5 painloc:胸部疼痛位置(1 =胸骨下; 0 =否则)6 painexer(1 =由劳累引起; 0 =否则)7 rerest(1 =休息后缓解; 0 =否则)8 pncaden(5,6和7的总和)9 cp:胸痛类型 - 值1:典型心绞痛 - 值2:非典型心绞痛 - 值3:非心绞痛 - 值4:无症状10 trestbps:静息血压(入院时以mm Hg计) 11 htn 12 chol:血清胆固醇mg / dl 13烟:我相信这是1 =是;?0 =否(是或不是吸烟者)14支香烟(每天吸烟)15年(吸烟者的年数)16 fbs :(空腹血糖> 120 mg / dl)(1 =真;?1 =是;?0 =否)28 proto:运动方案1 = Bruce 2 = Kottus 3 = McHenry 4 =快速Balke 5 = Balke 6 = Noughton 7 =自行车150 kpa min / min(不确定是否“kpa min / min”是写的!)8 =自行车125 kpa min / min 9 =自行车100 kpa min / min 10 =自行车75 kpa min / min 11 =自行车50 kpa min / min 12 =手臂测力计29 thaldur:运动测试持续时间,分钟30 thaltime:当ST测量抑郁症的时间达到31时:mets达到32 thalach:达到最大心率33 thalrest:静息心率34 tpeakbps:运动高峰血压(2个部分中的第一个)35 tpeakbpd:运动高峰期血压(2个部分中的第2个) )36假37 trestbpd:静息血压38 exang:运动诱发心绞痛(1 =是; 0 =否)39 xhypo:(1 =是;?0 =否)40 oldpeak =由运动引起的ST抑郁相对于休息41斜率:峰值运动ST段的斜率 - 值1:上升 - 值2:平 - 值3:下降42 rldv5:休息时的高度43 rldv5e:运动高峰时的身高44 ca:主要血管的数量(0-3)由面粉染色45 restckm:无关46 exerckm:无关47 restef:休息raidonuclid(sp?)射血分数48 restwm:休息墙(sp?)运动异常0 =无1 =轻度或中度2 =中度或重度3 =运动不能或运动障碍(sp?)49 exeref:运动radinalid(sp?)射血分数50 exerwm:运动壁(sp?)运动51 thal:3 =正常;?6 =固定缺陷;?7 =可逆缺损52 thalsev:未使用53 thalpul:未使用54 earlobe:未使用55 cmo:心脏导管月(sp?)(可能是“呼叫”)56 cday

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内容

属性信息:?
> 1.年龄
> 2.性别
> 3.胸痛型(4值)
> 4.静息血压
> 5.血清胆固醇mg / dl?
> 6.空腹血糖> 120 mg / dl?
> 7。静息心电图结果(值0,1,2)
> 8.达到的最大心率
> 9.运动诱发的心绞痛
> 10. oldpeak =?运动引起的ST段压低相对于休息
> 11.运动高峰ST段的坡度
> 12通过面粉着色的主要容器(0-3)的数量
> 13.?thal?:3 =正常;?6 =固定缺陷;?7 =可逆缺陷

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

最近从数据库中删除了患者的姓名和社会安全号码,替换为虚拟值。一个文件已被“处理??”,一个文件包含克利夫兰数据库。此目录中还存在所有四个未处理的文件。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

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致谢

创作者:
1。匈牙利心脏病学会。布达佩斯:Andras Janosi,MD?
2.瑞士苏黎世大学医院:William Steinbrunn,医学博士
3.瑞士巴塞尔大学医院:Matthias Pfisterer,医学博士
4. VA医疗中心,长滩和克利夫兰诊所基金会:Robert Detrano,医学博士,博士 可思数据sykv.com,sykv.cn

捐助者:David W. Aha(aha'@'ics.uci.edu)(714)856-8779

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?

克利夫兰数据库的实验集中于简单地尝试区分存在(值1,2,3,4)和不存在(值0)。

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看看您是否可以在心脏数据中找到任何其他趋势来预测某些心血管事件或找到心脏健康的任何明确迹象。 可思数据sykv.com,sykv.cn

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¤?此数据集库仅供研究和教育用途,不得用于任何商业用途。
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