糖尿病检测数据集
包含9列特征和10000行样本的糖尿病检测数据集，用于机器学习分类。
基本信息
模态
表格
大小
0.000285984 GB
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2025-06-05
版本
v1
资源简介
糖尿病检测数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Diabet_Detection_Dataset》。源站首次发布：2025-06-05。
【数据内容】
源站原始描述：This is a dataset for diabet detection machine with 9 column and 10k line
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 285.98 KB。
【主题与分类】
主题标签：business。
【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/talhayasinzay/diabet-detection-dataset
使用许可：CC0: Public Domain。
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("talhayasinzay/diabet-detection-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 talhayasinzay/diabet-detection-dataset
unzip diabet-detection-dataset.zip -d diabet-detection-dataset/
数据说明
该数据集用于糖尿病检测，包含9个特征列和10000行样本，适用于机器学习分类任务。
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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