克利夫兰心脏病数据集

Name: 克利夫兰心脏病数据集
Creator: figshare
License: CC BY 4.0

UCI存储库的克利夫兰心脏病数据集，表格数据，用于心脏病二分类诊断。

figshare

DataCite Commons

2022-08-01 更新

表格分类Cleveland Datasetpatient identifiersocial security numberagechest pain locationchest pain typecholesterolfamily historyComputer Engineering

基本信息

模态

表格

大小

0.000018461 GB

任务类型

分类

许可

CC BY 4.0

创建/更新时间

2022-08-01

版本

资源简介

克利夫兰心脏病数据集

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 18.46 KB，主题涵盖 Cleveland Dataset,、patient identifier,、social security number,、age,、chest pain location,，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《processed.cleveland.data.csv》。源站首次发布：2022-08-01。

【数据内容】

主表 processed.cleveland.data.csv 含 14 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 18.46 KB。processed.cleveland.data.csv：text/plain，18.46 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.20410665.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Digital processor architectures、Other information and computing sciences not elsewhere classified。主题标签：Cleveland Dataset,、patient identifier,、social security number,、age,、chest pain location,、chest pain type,、cholesterol,、family history、Computer Engineering。

【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。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://figshare.com/articles/dataset/processed_cleveland_data_csv/20410665

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：R P, Ramkumar; Polepaka, Sanjeeva; G, Karuna; Mallikarjuna Rao, Ch (2022). processed.cleveland.data.csv. figshare. Dataset

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/processed_cleveland_data_csv/20410665

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使用方式

数据集获取（Figshare）

源站标题：processed.cleveland.data.csv
DOI：10.6084/m9.figshare.20410665.v1
发布日期：2022-08-01
文件数：1 个
文件总体积：18.46 KB
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/processed_cleveland_data_csv/20410665

命令行下载

curl -L -o "processed.cleveland.data.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/36493260"

文件清单

processed.cleveland.data.csv（18.46 KB）

文件总体积 18.46 KB（源站 API 实测）。

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))