皮马印第安人糖尿病数据集
用于预测印第安人糖尿病风险的表格数据集，包含妊娠次数、血糖、血压等特征。
基本信息
资源简介
该数据集通过考虑妊娠次数、血糖量、血压、皮肤厚度、胰岛素量、BMI、糖尿病谱系功能和年龄等特征，用于预测印第安人群体中是否有糖尿病患者。数据模态为表格，任务为二分类，适用于糖尿病风险评估研究。
下载信息
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/HamaykayaDilay/diabetesproject.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/HamaykayaDilay/diabetesproject/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
This project was done in collaboration with 3 other students. It was our final project in our Biomedical Engineering bachelor’'s program.
Abstract: We developed a model using Matlab with the Pima Indian dataset. By considering the features such as Pregnancies (Number of Pregnancies), Glucose (Amount of Glucose), Blood Pressure (Blood Pressure), Skin Thickness (Skin Thickness), Insulin (Amount of Insulin), BMI (Body Mass Number), Diabetes Pedigree Function (Diabetes Pedigree Based on the characteristics of the relationship) and Age (Age), the program will predict whether there is a diabetic patient or not in the colony of Indians with an accuracy that can be considered successful. Keywords: Diabetes, dataset, MatLab, Pima Indian
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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