糖尿病预测数据集分类结果
糖尿病预测分类结果数据集，包含分类模型输出的标签或指标。
基本信息
资源简介
糖尿病预测数据集分类结果
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Diabetes prediction dataset classification result.》。配套论文《Stacking with Recursive Feature Elimination-Isolation Forest for classification of diabetes mellitus》发表于 PLOS ONE（2024），DOI：10.1371/journal.pone.0302595。源站首次发布：2024-05-08。
【数据内容】
源站原始描述：Diabetes prediction dataset classification result
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0302595.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Science Policy。主题标签：using fewer features、standard deviation metrics、recursive feature elimination、proposed method acquired、prominent methods applied、outlier removal method、oldest diseases known、many health complications、high complexity inherent、chronic metabolic disorder。
【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://plos.figshare.com/articles/dataset/Diabetes_prediction_dataset_classification_result_/25775293
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Idris, Nur Farahaina; Ismail, Mohd Arfian; Jaya, Mohd Izham Mohd; Ibrahim, Ashraf Osman; Abulfaraj, Anas W.; Binzagr, Faisal (2024). Diabetes prediction dataset classification result.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Diabetes prediction dataset classification result.
- DOI：10.1371/journal.pone.0302595.t002
- 发布日期：2024-05-08
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Diabetes_prediction_dataset_classification_result_/25775293
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/46183468"
文件清单
Table 2.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Diabetes prediction dataset classification result.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0302595.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Diabetes_prediction_dataset_classification_result_/25775293）。
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