UCI甲状腺疾病数据集（包含垂体功能减退特征）
包含垂体功能减退特征的内分泌经典分类数据集
基本信息
模态
表格
大小
0.01 GB
数据量
3772
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2024-05-18
资源简介
该数据集由UCI机器学习库提供，主要用于甲状腺疾病预测。数据集中包含患者的年龄、性别等基础体征，并明确记录了患者是否患有垂体功能减退症（hypopituitary）及各项甲状腺相关激素指标，常用于内分泌共病分类与预测研究。
下载信息
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使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("abdelazizsami/thyroid-gland-dataset")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d abdelazizsami/thyroid-gland-dataset
unzip thyroid-gland-dataset.zip -d thyroid-gland-dataset/
数据集大小约 0.01 GB。
数据说明
该数据集由UCI机器学习库提供，主要用于甲状腺疾病预测。数据集中包含患者的年龄、性别等基础体征，并明确记录了患者是否患有垂体功能减退症（hypopituitary）及各项甲状腺相关激素指标，常用于内分泌共病分类与预测研究。
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))
许可
CC BY 4.0
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