特征与糖尿病预测
提供用于预测糖尿病的特征列表，表格数据，二分类任务。
基本信息
模态
表格
大小
0.000023056 GB
许可
Database: Open Database, Contents: Database Contents
创建/更新时间
2018-05-16
版本
v1
资源简介
特征与糖尿病预测
【数据集背景】
本数据集源站标题为《features and diabetic prediction》。源站首次发布：2018-05-16。
【数据内容】
源站原始描述：Here is the list of features that predicts a person is Diabetic or not
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 23.06 KB。
【主题与分类】
主题标签：diabetes。
【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/akhilalexander/diabeticprediction
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。
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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("akhilalexander/diabeticprediction")
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 akhilalexander/diabeticprediction
unzip diabeticprediction.zip -d diabeticprediction/
数据说明
该数据集包含用于预测个体是否罹患糖尿病的特征列表，属于表格数据，适用于二分类任务。
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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