糖尿病预测：预测建模
用于糖尿病预测的表格数据集，采用朴素贝叶斯算法达到90%准确率。
基本信息
模态
表格
大小
0.003810356 GB
许可
Database: Open Database, Contents: Database Contents
创建/更新时间
2025-04-21
版本
v1
资源简介
糖尿病预测：预测建模
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Diabetes Prediction: Predictive Modeling》。源站首次发布：2025-04-21。
【数据内容】
源站原始描述：Naive Bayes Algorithm 90 % accuracy
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 3.81 MB。
【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/huzaifakhilji/diabetes-prediction-predictive-modeling
使用许可：Database: Open Database, Contents: Database Contents。
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("huzaifakhilji/diabetes-prediction-predictive-modeling")
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 huzaifakhilji/diabetes-prediction-predictive-modeling
unzip diabetes-prediction-predictive-modeling.zip -d diabetes-prediction-predictive-modeling/
数据说明
该数据集用于糖尿病预测，包含相关特征，采用朴素贝叶斯算法达到90%准确率。模态为表格数据，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))
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