心脏病分类数据集
该数据集是一个包含患者心血管指标和身体参数的结构化表格数据集，数据模态为临床表格，主要用于心脏病分类预测和风险评估研究，支持机器学习模型在医疗诊断领域的应用开发。
基本信息
创建/更新时间
2026-09-25
资源简介
该数据集是一个用于心脏病分类预测的医学数据集，通过收集患者的心血管相关指标和身体参数（如年龄、血压、胆固醇水平等），构建了结构化表格数据。数据来源于公开的医疗记录或临床研究，旨在支持机器学习模型在心脏病风险评估和分类诊断方面的研究与应用，适用于医疗数据分析、疾病预测模型开发等方向。
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。
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：http://www.idatascience.cn/dataset-detail?table_id=102776
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:
数据说明
该数据集是一个用于心脏病分类预测的医学数据集，通过收集患者的心血管相关指标和身体参数（如年龄、血压、胆固醇水平等），构建了结构化表格数据。数据来源于公开的医疗记录或临床研究，旨在支持机器学习模型在心脏病风险评估和分类诊断方面的研究与应用，适用于医疗数据分析、疾病预测模型开发等方向。
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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