心脏卒中数据集

用于心脏卒中风险预测的医学分类数据集。

YAMJALA RAVI CHANDRA MADHAVYAMJALA RAVI CHANDRA MADHAV
kaggle
2025-08-20 更新
浏览 31
表格heart conditions
Heart Stroke Dataset

基本信息

模态
表格
大小
0.000090067 GB
许可
Apache 2.0
创建/更新时间
2025-08-20
版本
v1

资源简介

心脏卒中数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Heart Stroke Dataset》。源站首次发布:2025-08-20。

【数据内容】

源站原始描述:# 🫀 Heart Stroke Prediction Dataset ## 📌 About the Dataset Heart Stroke is the **second leading cause of death worldwide**, responsible for approximately **11% of all deaths** according to the World Health Organization (WHO). This dataset can be used to **predict whether a patient is likely to experience a stroke**, based on input features such as age, gender, medical conditions, lifestyle factors, and smoking habits. Each row represents information about an individual patient. - ## 📂 Attribut…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 90.07 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/madhavtesting/heart-stroke-dataset

使用许可:Apache 2.0。

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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("madhavtesting/heart-stroke-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 madhavtesting/heart-stroke-dataset
unzip heart-stroke-dataset.zip -d heart-stroke-dataset/

数据说明

该数据集为心脏卒中风险预测的医学分类数据集,包含临床特征与标签,用于构建分类模型以评估卒中风险。

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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