糖尿病数据集
用于糖尿病预测的机器学习和深度学习分类器开发数据集，包含表格数据。
基本信息
资源简介
糖尿病数据集
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的结构化表格数据集，收录 2 个文件、合计 86.61 KB，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Diabetes Datasets》。源站首次发布：2022-08-15。
【数据内容】
源站原始描述：These datasets were used to develop machine and deep learning classifiers to predict diabetes. The two datasets were separately used to compare how each classifier performed during model training and testing phases. Both datasets are publicly accessible and can be cited as follows: P. Turney, Pima Indians diabetes data set, UCI ML Repository. Originally from: National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (1990). M. Islam, R. Ferdousi, S. Rahman, H. Y. Bushra, Likelihood predic…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：这些数据集被用于开发机器学习和深度学习分类器，以预测糖尿病。这两个数据集分别用于比较每个分类器在模型训练和测试阶段的表现。两个数据集均可公开获取，可按如下方式引用：P. Turney，Pima Indians糖尿病数据集，UCI机器学习库。最初来源：美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所（1990）。M. Islam，R. Ferdousi，S. Rahman，H. Y. Bushra，使用数据挖掘技术进行糖尿病早期可能性预测，载于：医学图像分析中的计算机视觉与机器智能，Springer，2020年，第113–125页。doi:10.1007/978-981-13-8798-2_12。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 86.61 KB。数据集 DOI：10.17632/7zcc8v6hvp.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/7zcc8v6hvp
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://data.mendeley.com/datasets/7zcc8v6hvp
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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