心脏疾病数据集
基于克利夫兰等中心的心脏病临床数据，含270条样本和13个特征，用于二分类预测是否患有心脏疾病。
基本信息
模态
表格
大小
0.01 GB
创建/更新时间
2021-03-01
资源简介
该数据集为UCI机器学习档案馆中的Statlog（心脏）数据集，是克利夫兰心脏疾病数据库的子集，并纳入了匈牙利、瑞士及长滩退伍军人医疗中心的数据。包含270条样本，13项临床特征和1个二分类标签，用于判断患者是否患有心脏疾病，适用于分类模型训练与评估。
下载信息
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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("shivarajmishra/heart-data")
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 shivarajmishra/heart-data
unzip heart-data.zip -d heart-data/
数据说明
该数据集为UCI机器学习档案馆中的Statlog（心脏）数据集，是克利夫兰心脏疾病数据库的子集，并纳入了匈牙利、瑞士及长滩退伍军人医疗中心的数据。包含270条样本，13项临床特征和1个二分类标签，用于判断患者是否患有心脏疾病，适用于分类模型训练与评估。
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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