糖尿病预测数据集-19837
包含多种参数的综合糖尿病预测表格数据集。

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《Diabetes_prediction_dataset》。源站首次发布:2025-03-21。
【数据内容】
源站原始描述:### Detailed Description of the Dataset The provided dataset, named *diabetes_dataset.csv*, contains information related to diabetes risk factors and associated health metrics. Below is a detailed description of the dataset: - #### **Dataset Overview** - **Number of Columns:** 20 - **Number of Rows:** 152 (including the header row) - **Type of Data:** Tabular data with mixed numerical and categorical variables. - **Purpose:** The dataset appears to be designed for studying diabetes risk factor…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 1.03 MB。
【主题与分类】
主题标签:classification、data visualization、social science、exploratory data analysis、diabetes、clustering。
【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/marshalpatel3558/diabetes-prediction-dataset
使用许可:MIT。
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("marshalpatel3558/diabetes-prediction-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 marshalpatel3558/diabetes-prediction-dataset
unzip diabetes-prediction-dataset.zip -d diabetes-prediction-dataset/
数据说明
该数据集包含多种参数,用于糖尿病预测,数据模态为表格,任务为二分类预测。
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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




