皮马印第安人糖尿病数据集-51939
皮马印第安人糖尿病数据集，768条医疗记录，基于多种诊断指标预测糖尿病。
基本信息
资源简介
皮马印第安人糖尿病数据集
【一句话概览】
Pima-Indians-Diabetes 数据集源自 NIDDK，含多个医学预测变量和一个目标变量 Outcome，用于预测患者是否患糖尿病。预测变量包括怀孕次数、血糖、血压、皮褶厚度、胰岛素、BMI、糖尿病谱系功能和年龄等；Outcome 取 0 或 1，768 个值中 268 个为 1，其余为 0。该数据集共 1（来源 OpenML，CC0: Public Domain 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Pima-Indians-Diabetes》。源站首次发布：2022-03-24。
【数据内容】
源站原始描述：DESCRIPTION Problem Statement NIDDK (National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases) research creates knowledge about and treatments for the most chronic, costly, and consequential diseases. The dataset used in this project is originally from NIDDK. The objective is to predict whether or not a patient has diabetes, based on certain diagnostic measurements included in the dataset. Build a model to accurately predict whether the patients in the dataset have diabetes or not. Datas…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：描述 问题陈述 NIDDK（美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所）的研究增进了对最慢性、成本最高且后果最严重疾病的了解，并推动了相关治疗。本项目使用的数据集最初来自NIDDK。目标是根据数据集中包含的某些诊断测量指标，预测患者是否患有糖尿病。构建一个模型，以准确预测数据集中的患者是否患有糖尿病。数据集描述 数据集由若干医学预测变量和一个目标变量（Outcome）组成。预测变量包括患者怀孕次数、其BMI、胰岛素水平、年龄等。变量描述 Pregnancies 怀孕次数 Glucose 口服葡萄糖耐量试验中的血浆葡萄糖浓度 BloodPressure 舒张压（mm Hg） SkinThickness 三头肌皮褶厚度（mm） Insulin 两小时血清胰岛素 BMI 体质指数 DiabetesPedigreeFunction 糖尿病 pedigree 函数 Age 年龄（岁） Outcome 类别变量（0或1）。768个值中有268个为1，其余为0 灵感 根据数据集中包含的某些诊断测量指标，预测患者是否患有糖尿病。构建一个模型，以准确预测数据集中的患者是否患有糖尿病。
文件 Pima-Indians-Diabetes.arff 为文本内容，开头为：% DESCRIPTION % Problem Statement % NIDDK (National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases) research creates knowledge about and treatment…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 38.27 KB。
【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.openml.org/d/43582
使用许可：CC0: Public Domain。
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。
免登录有偿下载
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://www.openml.org/search?type=data&sort=runs&status=active&id=43582
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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