早期糖尿病风险预测数据集-49476
基于孟加拉国锡尔赫特糖尿病医院患者问卷数据的早期糖尿病风险预测表格数据集。
基本信息
资源简介
早期糖尿病风险预测数据集
【数据内容】
源站原始描述：The data has been collected using direct questionnaires from the patients of Sylhet Diabetes Hospital in Sylhet, Bangladesh and approved by a doctor.This dataset is available in UCI Machine Learning Repository
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：数据是通过直接问卷从孟加拉国锡尔赫特（Sylhet）的 Sylhet Diabetes Hospital 患者处收集的，并已获得一名医生的批准。该数据集可在 UCI Machine Learning Repository 中获取。
【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://ieee-dataport.org/documents/early-stage-diabetes-risk-prediction-dataset
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。
暂未开放公开下载
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。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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://ieee-dataport.org/documents/early-stage-diabetes-risk-prediction-dataset
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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