kaggle中中风预测数据集规模怎么样

中风预测数据集是Kaggle上的一个公开数据集，包含了43400条记录和11个特征。其中，10个特征为输入特征，包括如下信息：

1. 年龄：病人的年龄
2. 性别：病人的性别
3. 高血压：是否有高血压病史
4. 心脏病：是否有心脏病病史
5. 婚姻状况：病人的婚姻情况
6. 工作类型：病人的工作类型
7. 居住区域：病人所在地区
8. 平均血糖水平：病人的平均血糖水平
9. 吸烟：是否有吸烟习惯
10. 饮酒：是否有饮酒习惯

另外，还有一个特征为输出特征，即是否发生中风，取值为0或1。

该数据集规模适中，包含了一定数量的记录和特征，足够用于进行中风预测的分析和建模。

相关问题

kaggle中中风预测数据集数据清洗

对于Kaggle中的中风预测数据集，数据清洗的主要步骤包括以下几个方面：

1. 删除重复记录：首先，需要检查数据中是否存在重复的记录，如果存在，则需要将其删除，以确保数据的准确性和一致性。

2. 处理缺失值：检查数据集中是否存在缺失值，如果存在，则需要对缺失值进行处理。处理缺失值的方式通常有删除、插值和替换等方法。

3. 处理异常值：检查数据集中是否存在异常值，如果存在，则需要将其处理，以确保数据的准确性和可靠性。

4. 转换数据类型：将数据集中的数据类型进行转换，以确保正确的数据类型和格式。

5. 特征选择：对于数据集中的特征，需要进行特征选择，选择对于预测中风有用的特征，并删除不必要的特征。

6. 数据标准化：对于数据集中的数值特征，需要进行标准化或归一化，使得不同特征的数据具有相同的尺度和范围。

数据清洗是机器学习中非常重要的一步，可以有效地提高模型的准确性和可靠性。

kaggle中中风预测数据集从哪来的

Kaggle中风预测数据集来自于一个医学研究项目，由医学专家和数据科学家合作创建。该数据集包含了患者的医学历史记录和临床指标，旨在预测患者是否会患上中风。数据集中的特征包括年龄、性别、身高、体重、吸烟、饮酒习惯、高血压、心脏病、糖尿病等多个因素。该数据集是一个典型的二元分类问题，即预测患者是否患有中风。数据集中包含了超过43,000个样本和11个特征。