心脏病发作可能性数据集
基于医疗表格数据预测心脏病发作可能性的数据集。
基本信息
资源简介
心脏病发作可能性数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Health care: Heart attack possibility》。源站首次发布：2020-06-25。
【数据内容】
源站原始描述：**About data set** This database contains 76 attributes, but all published experiments refer to using a subset of 14 of them. In particular, the Cleveland database is the only one that has been used by ML researchers to this date.The "target" field refers to the presence of heart disease in the patient. It is integer valued 0 = no/less chance of heart attack and 1 = more chance of heart attack **Attribute Information** 1) age 2) sex 3) chest pain type (4 values) 4) resting blood pressure 5) seru…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 11.33 KB。
【主题与分类】
主题标签：classification、health、health conditions、heart conditions、healthcare、binary classification、logistic regression。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/nareshbhat/health-care-data-set-on-heart-attack-possibility
使用许可：Unknown。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("nareshbhat/health-care-data-set-on-heart-attack-possibility")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d nareshbhat/health-care-data-set-on-heart-attack-possibility
unzip health-care-data-set-on-heart-attack-possibility.zip -d health-care-data-set-on-heart-attack-possibility/
数据说明
该数据集包含医疗健康相关的表格数据，用于预测心脏病发作（heart attack）的可能性，任务为二分类预测，适用于风险评估研究。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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