使用机器学习分类算法预测心脏病发作数据集

数据集获取（Figshare）

• 源站标题：<b>Prediction of Heart Attack Using Machine Learning Classification Algorithms</b>
• DOI：10.6084/m9.figshare.28815467.v1
• 发布日期：2025-04-17
• 文件数：1 个
• 文件总体积：1.46 MB
• 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_b_Prediction_of_Heart_Attack_Using_Machine_Learning_Classification_Algorithms_b_/28815467

命令行下载

curl -L -o "heart_attack_prediction_dataset.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/53743472"

文件清单

• heart_attack_prediction_dataset.csv（1.46 MB）

文件总体积 1.46 MB（源站 API 实测）。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据说明

Background: This study focuses on evaluating the performance of five prominent machine learning classifiers, Random Forest, Naive Bayes, Decision Tree, K-Nearest Neighbors (K-NN), and Support Vector Machine (SVM), in predicting breast cancer outcomes.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.28815467.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/_b_Prediction_of_Heart_Attack_Using_Machine_Learning_Classification_Algorithms_b_/28815467）。