皮马印第安人糖尿病数据集
皮马印第安人糖尿病数据集，包含健康指标特征，用于预测糖尿病（二分类）。
基本信息
资源简介
该数据集包含皮马印第安人群体健康指标特征（如年龄、血糖、BMI等），目标变量Outcome表示是否患有糖尿病（0为无糖尿病，1为糖尿病）。数据模态为表格，任务为二分类，用于构建糖尿病预测模型。
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。
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使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/avinash2203/Diabetes-DatasetExploratory-data-Analysis..git
curl -L -o repo.zip https://github.com/avinash2203/Diabetes-DatasetExploratory-data-Analysis./archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Diabetes-DatasetExploratory-data-Analysis.
This module is to explore the Pima Indian Diabetes Dataset. The dataset has certain features and based on that there is an Outcome Feature which is the target variable. The Outcome=0 means non-diabetic and outcome=1 means diabetic.
The tools needed for this module are:
- Anaconda distribution of Python 3. You can use the standard python distribution but I would suggest go with the Anaconda distribution as it come with tools necessary for data analysis.
- Jupyter notebook.
- numpy, pandas, seaborn, matplotlib and scipy.
The notebook is self explanatory and gives you the basicc of data analysis. The notebook shows how can you find correlation between features and the target variables. The plots are to visualize the aspects of the data and we see certain central tendencies and outliers too with the help of box plot.
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))
完整仓库：github.com/avinash2203/Diabetes-DatasetExploratory-data-Analysis.
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