Framingham心脏研究数据集
Framingham心脏研究数据集提供心血管风险因素、实验室指标、问卷和长期心血管事件结局，数据模态为表格，可用于颈动脉疾病相关病例识别、诊断建模、分割检测、风险评估或临床研究复现。
基本信息
资源简介
Framingham心脏研究数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Framingham Heart Study》。源站首次发布：2024-05-23。
【数据内容】
源站原始描述：The Framingham Heart Study is a long term prospective study of the etiology of cardiovascular disease among a population of free living subjects in the community of Framingham, Massachusetts. The Framingham Heart Study was a landmark study in epidemiology in that it was the first prospective study of cardiovascular disease and identified the concept of risk factors and their joint effects. The study began in 1948 and 5,209 subjects were initially enrolled in the study. Participants have been exa…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.41 MB。
【主题与分类】
主题标签：classification、education、health、ml ethics、xgboost。
【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/shreyjain601/framingham-heart-study
使用许可：CC0: Public Domain。
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("shreyjain601/framingham-heart-study")
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 shreyjain601/framingham-heart-study
unzip framingham-heart-study.zip -d framingham-heart-study/
数据说明
Framingham Heart Study Dataset 数据集包含心血管风险因素、实验室指标、问卷和长期心血管事件结局，可围绕颈动脉疾病（Carotid artery disease）开展病例筛选、特征提取、诊断分类、分割检测或预后分析。
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))
许可
CC0
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