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。
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。
下载信息
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需登录公开下载
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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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