南非心脏病数据集
南非男性冠心病风险因素数据集，包含血压、烟草、胆固醇等属性及是否患冠心病的标签，用于冠心病预测与风险分析。
基本信息
资源简介
南非心脏病数据集
【一句话概览】
本数据集是 OpenML 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 18.24 KB，主题涵盖 mf_less_than_80、study_123、study_50、study_52、study_7，可用于统计建模、特征工程与队列分析，Public 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《sa-heart》。源站首次发布：2015-05-25。
【数据内容】
源站原始描述：Author: Source: Please cite: * Title: South Africa Heart Disease Dataset * Description A retrospective sample of males in a heart-disease high-risk region of the Western Cape, South Africa. There are roughly two controls per case of CHD. Many of the CHD positive men have undergone blood pressure reduction treatment and other programs to reduce their risk factors after their CHD event. In some cases the measurements were made after these treatments. These data are taken from a larger dataset, des…
文件 sa-heart.ARFF 为文本内容，开头为：@relation R_data_frame @attribute V1 numeric @attribute V2 numeric @attribute V3 numeric @attribute V4 numeric @attribute V5 {1,2} @attribute V6 numeric @attr…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 18.24 KB。
【主题与分类】
主题标签：mf_less_than_80、study_123、study_50、study_52、study_7、study_88。
【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.openml.org/d/1498
使用许可：Public。
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。
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
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
源站：https://www.openml.org/search?type=data&sort=runs&status=active&id=1498
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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