心脏病分类数据集
包含临床特征的心脏病分类数据集，用于预测心脏病发作和中风风险，属于心血管疾病分类任务。
基本信息
资源简介
心脏病分类数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Heart Disease Classification Dataset》。源站首次发布：2023-07-24。
【数据内容】
源站原始描述：**Cardiovascular illnesses** (CVDs) are the major cause of death worldwide. CVDs include coronary heart disease, cerebrovascular disease, rheumatic heart disease, and other heart and blood vessel problems. According to the World Health Organization, 17.9 million people die each year. Heart attacks and strokes account for more than four out of every five CVD deaths, with one-third of these deaths occurring before the age of 70. A comprehensive database for factors that contribute to a heart attac…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 52.32 KB。
【主题与分类】
主题标签：health、heart conditions、artificial intelligence、healthcare、diseases。
【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/bharath011/heart-disease-classification-dataset
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
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("bharath011/heart-disease-classification-dataset")
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 bharath011/heart-disease-classification-dataset
unzip heart-disease-classification-dataset.zip -d heart-disease-classification-dataset/
数据说明
该数据集包含用于心脏病分类的临床特征，旨在预测心脏病发作和中风风险，属于心血管疾病（CVD）相关任务。数据模态为表格，适用于分类任务。
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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