心脏病数据集
该数据集是一个包含心脏病患者临床表格数据的医学数据集，主要基于克利夫兰诊所的医疗记录，涵盖年龄、血压、胆固醇、心电图等多维临床属性，主要用于机器学习在心脏病诊断、风险预测和心血管事件分析方面的研究，支持分类和预测模型的开发与验证。
基本信息
资源简介
心脏病数据集
【一句话概览】
该数据库包含76个属性，但已发表的实验均使用其中14个属性的子集，且迄今只有克利夫兰数据库被机器学习研究者使用。目标字段表示患者是否患有心脏病，取值为0至4的整数，0表示无心脏病。数据库创建者来自匈牙利心脏病研究所、苏黎世大学医院、巴塞尔大学医院以及长滩退伍军人医疗中心和克利夫兰诊所基金会，由David W. Aha捐赠。克利夫兰数据库的实验主要集中于区分心脏病存在（值1、2、3、4）与不存在（值0）。数据集含1个文件，合计20.5 KB，采用CC0公有领域许可（来源 OpenML，CC0: Public Domain 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Heart-Disease》。源站首次发布：2022-03-23。
【数据内容】
源站原始描述：Context This database contains 76 attributes, but all published experiments refer to using a subset of 14 of them. In particular, the Cleveland database is the only one that has been used by ML researchers to this date. The "goal" field refers to the presence of heart disease in the patient. It is integer-valued from 0 (no presence) to 4. Acknowledgements Creators: Hungarian Institute of Cardiology. Budapest: Andras Janosi, M.D. University Hospital, Zurich, Switzerland: William Steinbrunn, M.D.…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：背景 该数据库包含76个属性，但所有已发表的实验均提及使用其中14个属性的子集。特别是，克利夫兰数据库是迄今为止机器学习研究人员唯一使用过的数据库。“目标”字段指的是患者是否患有心脏病。其值为整数，从0（无心脏病）到4。 致谢 创建者：匈牙利心脏病研究所，布达佩斯：Andras Janosi，医学博士。瑞士苏黎世大学医院：William Steinbrunn，医学博士。瑞士巴塞尔大学医院：Matthias Pfisterer，医学博士。长滩退伍军人医疗中心和克利夫兰诊所基金会：Robert Detrano，医学博士，哲学博士。捐赠者：David W. Aha（aha '''' ics.uci.edu）（714）856-8779 启发 针对克利夫兰数据库的实验主要集中在简单尝试区分存在（值1、2、3、4）与不存在（值0）。看看你是否能在心脏数据中发现其他趋势，以预测某些心血管事件，或找到任何心脏健康的明确迹象。
文件 Heart-Disease.arff 为文本内容，开头为：% Context % This database contains 76 attributes, but all published experiments refer to using a subset of 14 of them. In particular, the Cleveland database is…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 20.49 KB。
【获取与许可】
源站页面：https://www.openml.org/d/43398
使用许可：CC0: Public Domain。
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：https://www.openml.org/search?type=data&sort=runs&status=active&id=43398
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预测的临床医学数据集，主要基于克利夫兰诊所的数据。数据集包含76个临床属性，但通常研究中使用其中14个核心属性。数据内容包括患者的年龄、性别、胸痛类型、静息血压、血清胆固醇、空腹血糖、静息心电图结果、最大心率、运动诱发心绞痛、ST段压低、斜率、主要血管数量、地中海贫血类型以及目标变量——心脏病存在情况（0表示无，1-4表示不同程度存在）。数据来源于匈牙利心脏病研究所、苏黎世大学医院、巴塞尔大学医院、长滩退伍军人医疗中心和克利夫兰诊所基金会等多个医疗机构。该数据集主要用于机器学习在心脏病诊断和预测方面的研究，特别是用于区分患者是否患有心脏病以及预测心血管事件的发生风险。
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