心力衰竭预测数据集
该数据集包含患者的临床表格数据，如年龄、心脏射血分数、血液指标和病史等特征，用于基于机器学习方法预测心力衰竭患者的死亡风险，主要应用于医疗健康领域的二元分类任务，支持疾病风险评估和预后分析研究。
基本信息
资源简介
该数据集来自Kaggle平台，主要用于根据患者的个人医疗数据预测患者是否因心力衰竭死亡。数据集包含多个临床特征，如年龄、是否有贫血、血液中肌酸磷酸激酶浓度、是否有糖尿病、心脏射血分数、是否有高血压、血液中血小板浓度、血液中血清肌酐浓度、血液中血清钠浓度、性别、是否吸烟以及研究天数等。数据集为二分类任务，即判断患者是否死亡，适用于医疗风险预测、机器学习分类模型训练等研究方向。
下载信息
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暂未开放公开下载
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免登录有偿下载
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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("mstz/heart_failure")
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/mstz/heart_failure
数据说明
该数据集来自Kaggle平台，主要用于根据患者的个人医疗数据预测患者是否因心力衰竭死亡。数据集包含多个临床特征，如年龄、是否有贫血、血液中肌酸磷酸激酶浓度、是否有糖尿病、心脏射血分数、是否有高血压、血液中血小板浓度、血液中血清肌酐浓度、血液中血清钠浓度、性别、是否吸烟以及研究天数等。数据集为二分类任务，即判断患者是否死亡，适用于医疗风险预测、机器学习分类模型训练等研究方向。
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