Der UCI Heart Disease Dataset ist ein Datensatz zu Herzerkrankungen, der insgesamt 76 Attribute enthält, aber alle veröffentlichten Experimente beziehen sich auf eine Teilmenge von 14 Attributen, wobei die Cleveland-Datenbank die einzige ist, die die ML-Forscher verwendet haben. Das Feld „Ziel“ bezieht sich darauf, ob der Patient an einer Herzerkrankung leidet, und die Experimente der Cleveland-Datenbank konzentrieren sich hauptsächlich auf den Versuch, zwischen Vorhandensein (Werte 1, 2, 3, 4) und Fehlen (Wert 0) zu unterscheiden.

Der UCI-Datensatz zu Herzerkrankungen wurde 1989 veröffentlicht von:

• Ungarisches Institut für Kardiologie. Budapest: Andras Janosi, MD
• Universitätsspital, Zürich, Schweiz: Dr. med. William Steinbrunn
• Universitätsklinikum Basel, Schweiz: Dr. Matthias Pfisterer
• VA Medical Center, Long Beach und Cleveland Clinic Foundation: Robert Detrano, MD, Ph.D

Zu den zugehörigen Dokumenten gehören:

• „Internationale Anwendung eines neuen Wahrscheinlichkeitsalgorithmus zur Diagnose der koronaren Herzkrankheit. American Journal of Cardiology“
• „Instanzbasierte Vorhersage des Vorhandenseins von Herzerkrankungen mit der Cleveland-Datenbank“
• „Modelle inkrementeller Begriffsbildung. Künstliche Intelligenz“