弗雷明汉心血管疾病数据集
弗雷明汉心脏研究数据集，用于基于人口统计和临床特征预测10年冠心病风险，包含4000余条结构化记录，支持分类任务。
基本信息
资源简介
弗雷明汉心血管疾病数据集
【数据内容】
源站原始描述：The Framingham Heart Study dataset is widely used for cardiovascular risk prediction and contains over 4,000 patient records with demographic, behavioral, and clinical attributes. In total, the dataset contains 16 columns and 15 attributes. The primary objective is to estimate the 10-year risk of coronary heart disease (CHD) using features such as age, blood pressure, cholesterol, smoking habits, and diabetes status. The dataset supports supervised classification tasks and provides a reliable be…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：Framingham Heart Study 数据集广泛用于心血管风险预测，包含 4,000 多份患者记录，涵盖人口统计学、行为和临床特征。该数据集总共包含 16 列和 15 个属性。主要目标是利用年龄、血压、胆固醇、吸烟习惯和糖尿病状况等特征，估计冠状动脉心脏病（CHD）的 10 年风险。该数据集支持监督分类任务，并为评估医疗保健中的机器学习模型提供了可靠基准。
【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/framingham-cvd-dataset
下载信息
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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。
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。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
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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
源站：https://ieee-dataport.org/documents/framingham-cvd-dataset
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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