数据挖掘常用的心脏病数据(From UCI)

此数据集包含270个样本,每个样本有13个属性,这些属性是从更大的75个属性集中提取出来的。主要目标是预测患者是否存在心脏病(1为不存在,2为存在)。属性包括年龄、性别、胸部疼痛类型等。

http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/statlog/heart/

该数据经常作为数据挖掘的示例。

This database contains 13 attributes (which have been extracted from
a larger set of 75)



Attribute Information:
------------------------
-- 1. age 年龄
-- 2. sex 性别
-- 3. chest pain type (4 values) 胸部疼痛类型
-- 4. resting blood pressure 静止血压
-- 5. serum cholestoral in mg/dl
-- 6. fasting blood sugar > 120 mg/dl
-- 7. resting electrocardiographic results (values 0,1,2)
-- 8. maximum heart rate achieved
-- 9. exercise induced angina
-- 10. oldpeak = ST depression induced by exercise relative to rest
-- 11. the slope of the peak exercise ST segment
-- 12. number of major vessels (0-3) colored by flourosopy
-- 13. thal: 3 = normal; 6 = fixed defect; 7 = reversable defect

Attributes types
-----------------

Real: 1,4,5,8,10,12
Ordered:11,
Binary: 2,6,9
Nominal:7,3,13

Variable to be predicted
------------------------
Absence (1) or presence (2) of heart disease

Cost Matrix

abse pres
absence 0 1
presence 5 0

where the rows represent the true values and the columns the predicted.

No missing values.

270 observations

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