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。
基本信息
资源简介
心脏病数据集（克利夫兰UCI）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《electricsheepafrica/heart-disease-cleveland》。源站首次发布：2026-04-08。
【数据内容】
源站原始描述：# Heart Disease Dataset (Cleveland UCI) | Africa (Electric Sheep Africa metadata inventory) **Size category:** `n<1K` - **Formats:** `csv` - **Sector:** health - *Engineered by Electric Sheep Africa !size !sector !downloads !license ## TL;DR This dataset is part of the Electric Sheep Africa catalog on Hugging Face. It is indexed for African data discovery with standardized metadata, loading guidance, provenance notes, and analyst-oriented context. ## What This Dataset Covers Healt…
主表 heart_disease_cleaned.csv 含 24 列、样本前 303 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 41.26 KB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:tabular-classification、task_categories:tabular-regression、multilinguality:monolingual、language:en、license:other、size_categories:n<1K、format:csv、modality:tabular、modality:text、library:datasets。
【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://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/heart-disease-cleveland
使用许可：other。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-08-12，引用时请注意版本时效。
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。
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("electricsheepafrica/heart-disease-cleveland")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/electricsheepafrica/heart-disease-cleveland
数据说明
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。
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))
完整数据卡：huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/heart-disease-cleveland
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