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
资源简介
糖尿病预测数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《TahaBakhtari/Diagnosing-diabetes》。源站首次发布:2024-08-07。
【数据内容】
源站原始描述:Diagnosing Diabetes is a machine learning project for predicting diabetes outcomes using logistic regression. The dataset includes features like glucose levels and BMI. The project preprocesses data, trains a model, and evaluates its accuracy. # Diagnosing Diabetes ## Overview The **Diagnosing Diabetes** project leverages machine learning to predict diabetes outcomes using logistic regression. The model classifies whether individuals are likely to have diabetes based on their health metrics. ##…
【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://github.com/TahaBakhtari/Diagnosing-diabetes
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-08-08,引用时请注意版本时效。
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
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))
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。




