心脏病预测
该数据集为临床表格数据，包含13个临床特征（如年龄、血压、胆固醇等）及二进制分类标签，用于基于机器学习的心脏病风险预测研究，旨在辅助医疗诊断与健康管理决策。
基本信息
大小
0.01 GB
创建/更新时间
2026-05-04
资源简介
该数据集是一个用于心脏病预测的临床特征数据集，包含基于医学诊断数据的13个临床特征，如年龄、性别、血压、胆固醇水平等。数据集通过收集患者临床检查记录构建，采用二进制分类标签（是否患有心脏病）。主要应用于机器学习与数据挖掘领域，用于开发心脏病风险预测模型，辅助医疗诊断与健康管理研究。
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("prithvirajshukla/heart-disease-prediction")
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 prithvirajshukla/heart-disease-prediction
unzip heart-disease-prediction.zip -d heart-disease-prediction/
数据说明
该数据集是一个用于心脏病预测的临床特征数据集，包含基于医学诊断数据的13个临床特征，如年龄、性别、血压、胆固醇水平等。数据集通过收集患者临床检查记录构建，采用二进制分类标签（是否患有心脏病）。主要应用于机器学习与数据挖掘领域，用于开发心脏病风险预测模型，辅助医疗诊断与健康管理研究。
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