中风风险合成数据集2025
一个用于中风风险预测的合成表格数据集，包含多种风险因素，适合机器学习建模。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2025-09-26
资源简介
该数据集是一个用于中风预测和医疗机器学习研究的合成表格数据集，包含多种风险因素特征（如年龄、性别、高血压、心脏病史等），样本量较大，适用于二分类预测任务。数据由生成模型合成，不包含真实患者信息，可用于算法开发、模型训练和性能评估。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("imaadmahmood/stroke-risk-synthetic-2025")
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 imaadmahmood/stroke-risk-synthetic-2025
unzip stroke-risk-synthetic-2025.zip -d stroke-risk-synthetic-2025/
数据说明
该数据集是一个用于中风预测和医疗机器学习研究的合成表格数据集，包含多种风险因素特征（如年龄、性别、高血压、心脏病史等），样本量较大，适用于二分类预测任务。数据由生成模型合成，不包含真实患者信息，可用于算法开发、模型训练和性能评估。
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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