中风预测数据集各个指标含义

中风预测数据集中各个指标的含义如下：

1. Id: 每个患者的唯一标识符。
2. Gender: 患者的性别（男性或女性）。
3. Age: 患者的年龄。
4. Hypertension: 患者是否有高血压（1代表有，0代表没有）。
5. Heart disease: 患者是否有心脏病（1代表有，0代表没有）。
6. Ever married: 患者是否结婚过（"Yes"或"No"）。
7. Work type: 患者的工作类型（"Private"、"Self-employed"、"Govt_job"、"children"、"Never_worked"）。
8. Residence type: 患者的居住类型（"Urban"或"Rural"）。
9. Avg glucose level: 患者的平均血糖水平。
10. BMI: 患者的身体质量指数。
11. Smoking status: 患者是否吸烟（"formerly smoked"、"never smoked"、"smokes"或"Unknown"）。
12. Stroke: 患者是否中风（1代表是，0代表否）。

以上就是中风预测数据集各个指标的含义。

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。

中风预测数据集描述性统计代码

以下是中风预测数据集的描述性统计代码，使用Python中的pandas和numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
data = pd.read_csv("stroke_prediction_dataset.csv")

# 描述性统计
print("数据集描述性统计：\n")
print(data.describe())

# 缺失值统计
print("\n数据集缺失值统计：\n")
print(data.isnull().sum())

该代码首先使用pandas库读取中风预测数据集的csv文件，然后使用describe()方法生成数据集的描述性统计信息。接着使用isnull().sum()方法统计数据集中每个特征的缺失值数量。