糖尿病数据集（scikit-learn）-50665
包含442名糖尿病患者的10项基线指标及一年后疾病进展值的回归数据集。
基本信息
资源简介
糖尿病数据集（scikit-learn）
【一句话概览】
Diabetes(scikit-learn) 数据集包含442名糖尿病患者的10个基线变量，如年龄、性别、体质指数、平均血压及六项血清测量，并给出基线后一年疾病进展的定量目标。特征变量已均值中心化并按标准差乘以样本数缩放。该数据集共1个文件，合计大小90.5 KB，许可为BSD (from scikit-learn)（来源 OpenML，BSD (from scikit-learn) 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Diabetes(scikit-learn)》。源站首次发布：2022-06-15。
【数据内容】
源站原始描述：_diabetes_dataset: Diabetes dataset Ten baseline variables, age, sex, body mass index, average blood pressure, and six blood serum measurements were obtained for each of n = 442 diabetes patients, as well as the response of interest, a quantitative measure of disease progression one year after baseline. Data Set Characteristics: :Number of Instances: 442 :Number of Attributes: First 10 columns are numeric predictive values :Target: Column 11 is a quantitative measure of disease…
文件 Diabetes(scikit-learn).arff 为文本内容，开头为：% .. _diabetes_dataset: % % Diabetes dataset % % % Ten baseline variables, age, sex, body mass index, average blood % pressure, and six blood …
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 90.55 KB。
【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.openml.org/d/43943
使用许可：BSD (from scikit-learn)。
规范引用：Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone and Robert Tibshirani (2004) (Least Angle Regression) Annals of Statistics (with discussion), 407-499
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。
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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://www.openml.org/search?type=data&sort=runs&status=active&id=43943
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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