克利夫兰心脏病数据集

克利夫兰心脏病数据集,包含临床指标表格数据,用于二分类预测心脏病风险。

Varun WalvekarVarun Walvekar
kaggle
2020-08-26 更新
浏览 20
表格businesseducationhealthheart conditions
Cleveland Heart Disease Dataset

基本信息

模态
表格
大小
0.000028521 GB
许可
Unknown
创建/更新时间
2020-08-26
版本
v2

资源简介

克利夫兰心脏病数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Data from UCI》。源站首次发布:2020-08-26。

【数据内容】

源站原始描述:### Context This is just the Cleveland Heart Disease dataset from UCI

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个,合计 28.52 KB。

【主题与分类】

主题标签:business、education、health、heart conditions。

【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/varunrwalvekar/data-from-uci

使用许可:Unknown。

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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("varunrwalvekar/data-from-uci")
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 varunrwalvekar/data-from-uci
unzip data-from-uci.zip -d data-from-uci/

数据说明

该数据集来自UCI机器学习库,包含克利夫兰心脏病患者的临床指标,如年龄、性别、胸痛类型、静息血压、胆固醇、空腹血糖、心电图结果、最大心率、运动诱发心绞痛、ST段压低、运动高峰ST段斜率、主要血管数量和Thal结果等,用于预测心脏病是否存在。数据模态为表格,任务为二分类,常用于心脏病诊断研究。

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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