糖尿病预测数据集
用于糖尿病预测的表格数据集，包含葡萄糖水平、BMI和年龄等健康指标及二元标签。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2024-08-08
资源简介
该数据集包含用于预测糖尿病的健康指标，如葡萄糖水平、BMI和年龄，标签表示是否患有糖尿病（0表示无糖尿病，1表示有糖尿病），属于表格数据，用于分类任务。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/TahaBakhtari/Diagnosing-diabetes.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/TahaBakhtari/Diagnosing-diabetes/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Getting Started
To run this project locally, follow these steps:
- Clone the Repository:
git clone https://github.com/TahaBakhtari/Diagnosing-diabetes.git - Navigate to the Project Directory::
cd Diagnosing-diabetes - Install Dependencies::
pip install numpy pandas seaborn scikit-learn matplotlib - Run the Jupyter Notebook::
jupyter notebook diagnosing_diabetes.ipynb
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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