印度肝病患者数据集
印度肝病患者数据集，包含583条表格记录，用于基于临床指标的二分类肝病诊断。
基本信息
资源简介
印度肝病患者数据集
【一句话概览】
本数据集是 OpenML 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 23.48 KB，主题涵盖 health、Kaggle、OpenML-CC18、OpenML100、study_123，可用于统计建模、特征工程与队列分析，Public 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ilpd》。源站首次发布：2015-05-22。
【数据内容】
源站原始描述：Author: Bendi Venkata Ramana, M. Surendra Prasad Babu, N. B. Venkateswarlu Source: UCI - 2012 Please cite: UCI Indian Liver Patient Dataset This data set contains 416 liver patient records and 167 non liver patient records.The data set was collected from north east of Andhra Pradesh, India. The class label divides the patients into 2 groups (liver patient or not). This data set contains 441 male patient records and 142 female patient records. Attribute Information V1. Age of the patient. Any pat…
文件 ilpd.ARFF 为文本内容，开头为：@relation R_data_frame @attribute V1 numeric @attribute V2 {Female,Male} @attribute V3 numeric @attribute V4 numeric @attribute V5 numeric @attribute V6 numer…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 23.48 KB。
【主题与分类】
主题标签：health、Kaggle、OpenML-CC18、OpenML100、study_123、study_135、study_14、study_144、study_34、study_50。
【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.openml.org/d/1480
使用许可：Public。
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=1480
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:
数据集大小约 145.0 KB。
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))
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
