心脏病预测数据集

该数据集是一个包含患者临床特征(如年龄、血压、胆固醇等)的表格数据,主要用于心脏病预测的机器学习任务,支持心血管疾病的早期诊断和风险预测研究。

kaggle
2025-12-11 更新
浏览 39
心脏病预测机器学习
Heart Disease Prediction Dataset

基本信息

创建/更新时间
2025-12-11

资源简介

该数据集是一个用于机器学习的心脏病预测数据集,包含患者的临床医学特征数据,如年龄、性别、血压、胆固醇水平、心电图结果等。数据集来源于Kaggle平台,通过收集和整理患者医疗记录构建而成,旨在支持基于机器学习的疾病预测模型开发,主要应用于心血管疾病的早期诊断、风险预测以及医疗决策支持等研究方向。

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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("nalisha/heart-disease-prediction-dataset")
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 nalisha/heart-disease-prediction-dataset
unzip heart-disease-prediction-dataset.zip -d heart-disease-prediction-dataset/

数据说明

该数据集是一个用于机器学习的心脏病预测数据集,包含患者的临床医学特征数据,如年龄、性别、血压、胆固醇水平、心电图结果等。数据集来源于Kaggle平台,通过收集和整理患者医疗记录构建而成,旨在支持基于机器学习的疾病预测模型开发,主要应用于心血管疾病的早期诊断、风险预测以及医疗决策支持等研究方向。

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