心力衰竭预测数据集-20895

心力衰竭预测数据集,提供患者临床特征数据,用于构建心力衰竭风险预测模型。

Raj2aplRaj2apl
kaggle
2022-05-05 更新
浏览 15
表格heart conditions
heart failure prediction

基本信息

模态
表格
大小
0.000010999 GB
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2022-05-05
版本
v1

资源简介

心力衰竭预测数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《heart failure prediction》。源站首次发布:2022-05-05。

【数据内容】

源站原始描述:Data set on heart failure prediction

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 11.00 KB。

【主题与分类】

主题标签:heart conditions。

【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/raj2apl/heart-failure-prediction

使用许可:CC0: Public Domain。

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("raj2apl/heart-failure-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 raj2apl/heart-failure-prediction
unzip heart-failure-prediction.zip -d heart-failure-prediction/

数据说明

该数据集包含用于心力衰竭预测的临床特征数据,涵盖患者人口统计学、生理指标及病史等信息,适用于构建分类模型以预测心力衰竭发生风险,辅助临床决策。

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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