过去25年心脏病趋势与挑战数据集
基于机器学习技术的心脏病治疗结局预测数据集，用于识别关键因素并优化个性化治疗方案。
基本信息
资源简介
过去25年心脏病趋势与挑战数据集
【一句话概览】
《过去25年心脏病趋势变化与持续挑战》指出，心脏病仍是全球（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Shifting Trends and Persistent Challenges in Heart Disease Over the Last 25 Years》。源站首次发布：2024-07-19。
【数据内容】
源站原始描述：Heart disease remains one of the leading causes of mortality worldwide. Accurate prediction of effective treatment outcomes can significantly improve patient care and reduce healthcare costs. This document outlines a comprehensive approach to developing a heart disease treatment prediction model using machine learning techniques. Objectives Develop a predictive model to forecast treatment outcomes for heart disease patients. Identify key factors influencing treatment success. Improve personalize…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：心脏病仍是全球主要死亡原因之一。对有效治疗结局的准确预测可显著改善患者照护并降低医疗成本。本文档概述了一种使用机器学习技术开发心脏病治疗预测模型的综合方法。目标： - 开发预测模型，以预测心脏病患者的治疗结局。 - 识别影响治疗成功的关键因素。 - 基于预测洞见改进个性化治疗方案。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 50.60 KB。数据集 DOI：10.17632/8knm2zvkyc.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/8knm2zvkyc
下载信息
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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
源站：https://data.mendeley.com/datasets/8knm2zvkyc
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
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))
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