冠状动脉疾病诊断机器学习研究数据集特征
包含1992-2018年间关于冠状动脉疾病诊断的126篇论文、68个数据集和360多个特征的表格数据，用于机器学习研究。
基本信息
资源简介
冠状动脉疾病诊断机器学习研究数据集特征
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 4.93 KB，主题涵盖 CAD data、Cardiology，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Datasets_Features.csv》。源站首次发布：2019-05-08。
【数据内容】
源站原始描述：This Database belongs to “A Database for Using Machine Learning and Data Mining Techniques for Coronary Artery Disease diagnosis” research paper. This database includes 15 tables. We chose to index papers related to CAD detection using machine learning and data mining approaches that are published between 1992 and 2018. These criteria result in 126 papers in which 490 authors contributed to these papers. These papers studied 68 different datasets with almost more than 360 distinct features colle…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该数据库属于“A Database for Using Machine Learning and Data Mining Techniques for Coronary Artery Disease diagnosis”研究论文的一部分。该数据库包含15张表。我们选择收录1992年至2018年间发表的、使用机器学习和数据挖掘方法进行CAD检测的相关论文。这些标准共筛选出126篇论文，其中490位作者参与了这些论文。这些论文研究了68个不同的数据集，涵盖来自亚洲、欧洲和美洲18个国家收集的超过360个不同特征。在这些论文中，共应用了140种不同的机器学习或数据挖掘技术来诊断CAD。要使用csv文件，请用excel打开它，或将其导入你的数据库中。
主表 Datasets_Features.csv 含 2 列、样本前 701 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 4.93 KB。Datasets_Features.csv：text/plain，4.93 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.8091263.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。主题标签：CAD data、Cardiology。
【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。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://figshare.com/articles/dataset/Datasets_Features_csv/8091263
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：alizadehsani, roohallah (2019). Datasets_Features.csv. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Datasets_Features.csv
- DOI：10.6084/m9.figshare.8091263.v1
- 发布日期：2019-05-08
- 文件数：1 个
- 文件总体积：4.93 KB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Datasets_Features_csv/8091263
命令行下载
curl -L -o "Datasets_Features.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/15090785"
文件清单
Datasets_Features.csv（4.93 KB）
文件总体积 4.93 KB（源站 API 实测）。
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))
数据说明
This Database belongs to “A Database for Using
Machine Learning and Data Mining Techniques for Coronary Artery Disease
diagnosis” research paper. This database includes 15 tables. We chose to index
papers related to CAD detection using machine learning and data mining
approaches that are published between 1992 and 2018. These criteria result in
126 papers in which 490 authors contributed to these papers. These papers
studied 68 different datasets with almost more than 360 distinct features
collected in 18 countries from Asia, Europe, and America. In these papers, 140
different machine learning or data mining techniques were applied to diagnose
CAD. To use csv file, open it in excel or import it in your database.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.8091263.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/Datasets_Features_csv/8091263）。
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