糖尿病预测数据集

基于患者健康数据的糖尿病预测分类数据集。

Shashank Suryakant VichareShashank Suryakant Vichare
kaggle
2021-07-10 更新
浏览 19
表格data visualizationdiabeteslinear regressiondecision treelogistic regressionnaive bayes
Diabetes_prediction

基本信息

模态
表格
大小
0.000015533 GB
许可
Unknown
创建/更新时间
2021-07-10
版本
v1

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《Diabetes_prediction》。源站首次发布:2021-07-10。

【数据内容】

源站原始描述:Following Dataset "Diabetespred.csv" includes all the records related to the context on which the diabetes is predicted whether the person is diabetic or not. However all the columns may not be responsible for diabetes, instead most of the columns results in showing the accurate conceptions. On this dataset various analysis, algorithms are been coded to receive the accurate result

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 15.53 KB。

【主题与分类】

主题标签:data visualization、diabetes、linear regression、decision tree、logistic regression、naive bayes。

【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/shashankvichare/diabetes-prediction

使用许可:Unknown。

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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("shashankvichare/diabetes-prediction")
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 shashankvichare/diabetes-prediction
unzip diabetes-prediction.zip -d diabetes-prediction/

数据说明

基于患者健康数据的糖尿病预测数据集,包含相关特征与标签,适用于二分类预测任务。

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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