心脏疾病预测数据集
基于逻辑回归和Sigmoid函数预测心脏疾病的数据集，包含临床特征。
基本信息
资源简介
心脏疾病预测数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Heart Disease Prediction Dataset》。源站首次发布：2025-10-24。
【数据内容】
源站原始描述：### ❤️ About Dataset This dataset contains clinical and demographic details of patients used to predict the likelihood of **heart disease**. It’s designed for training a **binary classification model** using **Logistic Regression** with the **Sigmoid Function**. **Columns:** - `age`: Age of the patient - `sex`: Gender (1 = male, 0 = female) - `cp`: Chest pain type - `trestbps`: Resting blood pressure (mm Hg) - `chol`: Serum cholesterol (mg/dl) - `fbs`: Fasting blood sugar > 120 mg/dl (1 = true,…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.55 KB。
【主题与分类】
主题标签：healthcare、python、binary classification、numpy、logistic regression。
【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/moizkhan00/heart-disease-prediction-dataset
使用许可：MIT。
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("moizkhan00/heart-disease-prediction-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 moizkhan00/heart-disease-prediction-dataset
unzip heart-disease-prediction-dataset.zip -d heart-disease-prediction-dataset/
数据说明
使用逻辑回归（Logistic Regression）与Sigmoid函数（Sigmoid Function）预测心脏疾病的数据集，包含临床特征数据，用于分类任务。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
