皮马印第安人糖尿病研究

Name: 皮马印第安人糖尿病研究
Creator: AkibAlAmin

皮马印第安人糖尿病预测数据集，包含临床指标表格，用于二分类预测糖尿病风险。

AkibAlAmin

GitHub

2019-07-02 更新

表格糖尿病分类

基本信息

模态

表格

创建/更新时间

2019-07-02

资源简介

该数据集用于研究皮马印第安人的糖尿病情况，包含临床指标（如怀孕次数、血糖、血压等），以表格形式存储，主要用于二分类任务预测糖尿病风险。

原始链接

https://github.com/AkibAlAmin/pima-diabetes-dataset-machine-learning-approach

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/AkibAlAmin/pima-diabetes-dataset-machine-learning-approach.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/AkibAlAmin/pima-diabetes-dataset-machine-learning-approach/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

pima-diabetes-dataset-machine-learning-approach

Dataset : Pima Indian Diabetes Study
Dataset info : https://www.kaggle.com/kumargh/pimaindiansdiabetescsv
Language: Python

Basic by Tamim Shahriar
Advanced - freeCodeCamp.org
Library:
Anaconda
Jupyter Notebook
SciKitLearn
Pandas
Matplotli
Numpy
Anaconda: open-source distribution of the Python.
Download.
Installation
Jupyter Notebook
How to use
The model try to predict the risk of diabetes for an out of sample patien

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))