ALARM和CHILD基准数据集
包含ALARM（重症监护监测）和CHILD（先天性心脏病诊断）两个贝叶斯网络基准的样本数据，用于评估结构学习与参数估计算法。
基本信息
资源简介
ALARM和CHILD基准数据集
【数据内容】
源站原始描述：This data repository contains three benchmark datasets designed for evaluating Bayesian Network structure learning, causal discovery, and feature selection algorithms. It includes two classic synthetic benchmarks, ALARM and CHILD, and one real-world industrial dataset, TCU_Molding. The ALARM network was originally designed for monitoring patients in intensive care (Beinlich et al., 1989), consisting of 37 nodes and 46 arcs. The CHILD network is a probabilistic expert system for diagnosing congen…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该数据存储库包含三个基准数据集，旨在评估贝叶斯网络结构学习、因果发现和特征选择算法。它包括两个经典合成基准数据集 ALARM 和 CHILD，以及一个真实世界工业数据集 TCU_Molding。ALARM 网络最初设计用于监测重症监护患者（Beinlich et al., 1989），由 37 个节点和 46 条弧组成。CHILD 网络是一个用于诊断先天性心脏病的概率专家系统（Spiegelhalter and Cowell, 1992），包含 20 个节点和 25 条弧。
【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://ieee-dataport.org/documents/dataan-interleaved-deletion-markov-boundary-discovery-algorithm-robust-causal-feature
下载信息
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暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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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
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
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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