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
资源简介
心脏病发作数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《boradpreet/Heart_Attarck_Dataset》。源站首次发布：2024-08-31。
【数据内容】
源站原始描述：Here we are predict the Patient come Heart Attack or Not # Heart_Attarck_Dataset Here we are predict the Patient come Heart Attack or Not Pipeline :- 1. Domain Analysis 2. Basic Check 3. EDA :- Exploratory Data Analysis 4. Feature Engineering 5. Model Selection 6. Model Evaluation 7. Hyperparamter Tuning 8. Model Evalution USE ALGORITHMS :- 1. Logistic Regression 2. SVM :- Support Vectore Machnie 3. KNN 4. Decsion Tree 5. Bagging Technique 6. Gradiant Boosting Algorithm 7. XGB Boosting Algorithm…
【获取与许可】
源站页面：https://github.com/boradpreet/Heart_Attarck_Dataset
下载信息
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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
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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