气候风险与健康预测挑战数据集
该数据集来自 Kaggle，由 aassAustin 于 2026 年发布，共包含 6 个文件，涵盖训练集、测试集、提交样例、气候特征数据及两份数据字典
基本信息
资源简介
气候风险与健康预测挑战数据集
Climate Risk and Health Prediction Challenge 是一个发布于 Kaggle 平台的环境与健康交叉领域数据集，由发布者 aassAustin 于 2026 年 8 月 20 日发布，当前版本为 v1。该数据集共包含 6 个文件，合计约 1.73 MB，全部为 CSV 表格格式，内容涵盖训练集、测试集、提交样例、气候特征数据以及两份数据字典。数据集在本站归入“环境因素所致疾病 / 其他”分类，采用 CC0 公有领域许可，可用于气候相关风险与健康预测方向的建模练习与探索性分析。
【数据集背景】
该数据集以气候风险与健康预测为主题，属于环境因素与人群健康交叉的研究方向。发布者将其公开在 Kaggle 平台上，供数据科学社区下载使用。数据集名称中的“Challenge”表明其带有竞赛或练习性质，通常配套训练集与测试集划分以及提交样例文件，便于使用者按统一格式提交预测结果。关于该数据集的具体研究背景、所针对的健康结局指标以及气候风险的界定方式，源站未提供。
【数据内容】
数据集共包含 6 个文件，分别为提交样例文件、测试集文件、训练集文件、气候特征文件，以及两份数据字典文件（其中一份对应气候特征数据）。从文件构成可以看出，数据主体由训练数据、测试数据和气候特征数据三部分组成，两份数据字典用于说明字段含义与数据结构。文件均为 CSV 格式，总体积约 1.73 MB，属于轻量级数据集。各文件的具体记录条数、字段数量、字段类型及取值范围，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 Kaggle 平台，发布者为 aassAustin，发布时间为 2026 年 8 月 20 日，版本为 v1。数据的具体采集方式、原始数据来源、时间跨度与地理覆盖范围，源站未提供。
【适用场景】
结合数据集名称与文件构成，该数据集适用于气候相关风险因素与健康预测方向的建模练习，例如基于气候特征进行健康相关结果的预测、特征工程与模型对比实验，也可用于数据字典驱动的字段理解与数据质量核查练习。由于包含训练集、测试集与提交样例，适合按标准竞赛流程开展模型训练与结果提交。关于该数据集是否适用于实际公共卫生决策或业务生产环境，源站未提供相关说明。
【使用方法】
使用时可先下载全部 6 个文件，按 CSV 表格格式读取。建议先在小样本上核对字段名称、数据类型与编码方式，确认无误后再批量接入完整数据。可借助两份数据字典理解各字段含义，将气候特征数据与训练集、测试集对应关联，再依据提交样例的格式组织预测结果。具体的字段关联方式与建模流程，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集体积较小，约 1.73 MB，适合快速实验与教学练习。数据附带数据字典，有利于字段理解与质量控制。关于数据的完整性、缺失值情况、标签可靠性、样本代表性以及潜在的偏差问题，源站未提供。使用者应注意该数据集带有挑战赛性质，其结论不宜直接外推至真实公共卫生场景。
【引用与许可】
该数据集采用 CC0 公有领域许可，使用时可按该许可条款进行使用与分发。引用信息为：aassAustin (2026). Climate Risk and Health Prediction Challenge [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/aassaustin/climate-risk-and-health-prediction-challenge。
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://kaggle.com/datasets/aassaustin/climate-risk-and-health-prediction-challenge
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 1.7 MB。
数据说明
aassAustin (2026). Climate Risk and Health Prediction Challenge [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/aassaustin/climate-risk-and-health-prediction-challenge
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
