心脏病数据集（克利夫兰UCI）
该数据集是一个包含302名患者临床诊断测量数据的表格数据集，涵盖了年龄、性别、胸痛类型、血压、胆固醇等13个特征以及一个二元分类目标变量，用于预测心脏病的存在与否。它源自经典的UCI克利夫兰心脏病数据集，经过清理和增强，去除了重复记录并添加了可读标签，主要应用于心血管疾病风险预测、机器学习模型评估和临床决策支持系统的研究。
更新时间2026-04-08
原始链接
https://hf-mirror.com/datasets/electricsheepafrica/heart-disease-cleveland
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资源简介
该数据集是经典UCI克利夫兰心脏病数据集的清理和增强版本，是医学机器学习研究中最广泛使用的基准数据集之一。数据集包含来自302名患者的临床和诊断测量数据，用于预测是否存在心脏病。数据来源于克利夫兰诊所基金会，并通过UCI机器学习库公开。该版本对原始数据进行了去重处理，移除了重复记录，保留了302个唯一样本，并添加了分类特征的可读标签列，同时标记了编码异常值。数据集包含13个输入特征（如年龄、性别、胸痛类型、血压、胆固醇等）和一个二元目标变量（0表示无心脏病，1表示有心脏病）。它主要用于心血管疾病风险预测、可解释人工智能和临床决策支持等研究，适用于表格数据的二元分类任务。
提供机构：electricsheepafrica
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