贫血预测临床数据集
该数据集为表格模态，汇集了门诊随访中的红细胞系统关键指标与病患年龄层分布信息。其核心用途是支持健康管理平台的贫血早筛预测，利用轻量化机器学习模型在极少临床输入下准确分类健康人与贫血患者。
基本信息
模态
表格
大小
0.01 GB
数据量
1200
任务类型
分类
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2022-09-10
资源简介
整合了多中心临床门诊患者的常规血液分析指标，专为快速、非侵入或低成本贫血风险评估算法提供训练基准。
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("jahnvikhicha/anemia-prediction")
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 jahnvikhicha/anemia-prediction
unzip anemia-prediction.zip -d anemia-prediction/
数据集大小约 0.01 GB。
数据说明
整合了多中心临床门诊患者的常规血液分析指标，专为快速、非侵入或低成本贫血风险评估算法提供训练基准。
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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