基于诊断测量预测糖尿病发病数据集
基于皮马印第安女性诊断测量指标预测糖尿病发病的表格数据集。
基本信息
资源简介
该数据集源自美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所，包含至少21岁皮马印第安女性的若干诊断测量指标（如血糖、血压、BMI等），用于通过二分类任务预测糖尿病是否发病。数据为结构化表格模态，主要用于机器学习分类模型训练与评估。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/suhas23ds/Predict-the-onset-of-diabetes-based-on-diagnostic-measures.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/suhas23ds/Predict-the-onset-of-diabetes-based-on-diagnostic-measures/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Predict-the-onset-of-diabetes-based-on-diagnostic-measures
context :-
This dataset is originally from the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. The objective of the dataset is to diagnostically predict whether or not a patient has diabetes, based on certain diagnostic measurements included in the dataset. Several constraints were placed on the selection of these instances from a larger database. In particular, all patients here are females at least 21 years old of Pima Indian heritage.
Content :-
The datasets consists of several medical predictor variables and one target variable, Outcome. Predictor variables includes the number of pregnancies the patient has had, their BMI, insulin level, age, and so on
task :-
build a machine learning model to accurately predict whether or not the patients in the dataset have diabetes or not?
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/suhas23ds/Predict-the-onset-of-diabetes-based-on-diagnostic-measures
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