贫血识别数据集

该数据集为表格模态,包含了用于公共卫生和医学诊断的血红蛋白浓度、年龄及性别等多维健康指标。主要用途是支持二分类预测模型的开发,以此实现对大规模人群中潜在贫血患者的高效、自动识别与分类诊断。

EveEve
Kaggle
2022-03-05 更新
浏览 23
表格分类
Anemia Identification Dataset

基本信息

模态
表格
数据量
600
任务类型
分类
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2022-03-05

资源简介

包含多项实验室检查指标,如血红蛋白浓度、红细胞压积水平及基本人口学特征,用于构建机器学习算法来预测人群中的贫血情况。

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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("eve007/anemia-identification-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 eve007/anemia-identification-dataset
unzip anemia-identification-dataset.zip -d anemia-identification-dataset/

数据集大小约 0.01 GB。

数据说明

包含多项实验室检查指标,如血红蛋白浓度、红细胞压积水平及基本人口学特征,用于构建机器学习算法来预测人群中的贫血情况。

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

CC0: Public Domain

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