心血管疾病检测
基于患者临床特征判断是否患有心血管疾病的二分类表格数据集。
基本信息
资源简介
心血管疾病检测
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Cardio Vascular Disease Detection》。源站首次发布：2020-06-01。
【数据内容】
源站原始描述：# **Cardiovascular Disease Detection** ## **Citation:** 1. License: Unknown 2. Domain: Public 3. Dataset owner: Svetlana Ulianova 4. Date created: 2019-01-20 **## Features:** 1. Age | Objective Feature | age | int (days) 2. Height | Objective Feature | height | int (cm) | 3. Weight | Objective Feature | weight | float (kg) | 4. Gender | Objective Feature | gender | categorical code | 5. Systolic blood pressure | Examination Feature | ap_hi | int | 6. Diastolic blood pressure | Examination Featur…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 3.00 MB。
【主题与分类】
主题标签：classification、beginner、health conditions、exploratory data analysis、heart conditions、binary classification。
【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/bhadaneeraj/cardio-vascular-disease-detection
使用许可：Other (specified in description)。
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("bhadaneeraj/cardio-vascular-disease-detection")
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 bhadaneeraj/cardio-vascular-disease-detection
unzip cardio-vascular-disease-detection.zip -d cardio-vascular-disease-detection/
数据说明
本数据集包含患者临床特征（如年龄、血压、胆固醇等），用于二分类任务，判断患者是否患有心血管疾病。数据模态为表格，常用于疾病预测和风险评估。
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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