心脏病发作数据集
该数据集是一个包含临床特征和人口统计学信息的结构化表格数据集，主要用于心脏病发作的风险预测，通过收集患者的年龄、血压、胆固醇等指标，支持机器学习模型在医疗数据分析与临床决策辅助中的应用研究。
基本信息
创建/更新时间
2024-08-31
资源简介
这是一个用于预测患者是否会发生心脏病的数据集，包含临床特征、人口统计学信息等结构化表格数据。数据来源于公开的医疗记录，通过收集患者的相关指标（如年龄、血压、胆固醇水平等）构建而成。该数据集主要用于心脏病风险预测、医疗数据分析以及机器学习模型在临床决策支持中的应用研究。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/boradpreet/Heart_Attarck_Dataset.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/boradpreet/Heart_Attarck_Dataset/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Heart_Attarck_Dataset
Here we are predict the Patient come Heart Attack or Not
Pipeline :-
- Domain Analysis
- Basic Check
- EDA :- Exploratory Data Analysis
- Feature Engineering
- Model Selection
- Model Evaluation
- Hyperparamter Tuning
- Model Evalution
USE ALGORITHMS :- - Logistic Regression
- SVM :- Support Vectore Machnie
- KNN
- Decsion Tree
- Bagging Technique
- Gradiant Boosting Algorithm
- XGB Boosting Algorithm
- AdaBoostiing Algorithm
- ANN:- Artificial Nueral Network
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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