BPM预测挑战赛
用于BPM（每分钟节拍数）预测挑战的时间序列数据集。
基本信息
模态
时间序列
创建/更新时间
2025-08-07
资源简介
该数据集用于每分钟节拍数（BPM）预测挑战，包含心率相关的时间序列数据，主要用于训练和评估BPM预测模型。
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("gauravduttakiit/bpm-prediction-challenge")
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 gauravduttakiit/bpm-prediction-challenge
unzip bpm-prediction-challenge.zip -d bpm-prediction-challenge/
数据说明
该数据集用于每分钟节拍数（BPM）预测挑战，包含心率相关的时间序列数据，主要用于训练和评估BPM预测模型。
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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