Aids prediction
艾滋病患者感染分类预测数据集，基于表格数据判断患者是否感染。
基本信息
资源简介
Aids prediction
【数据集背景】
源站首次发布：2024-07-12。
【数据内容】
源站原始描述：time: time to failure or censoring trt: treatment indicator (0 = ZDV only; 1 = ZDV + ddI, 2 = ZDV + Zal, 3 = ddI only) age: age (yrs) at baseline wtkg: weight (kg) at baseline hemo: hemophilia (0=no, 1=yes) homo: homosexual activity (0=no, 1=yes) drugs: history of IV drug use (0=no, 1=yes) karnof: Karnofsky score (on a scale of 0-100) oprior: Non-ZDV antiretroviral therapy pre-175 (0=no, 1=yes) z30: ZDV in the 30 days prior to 175 (0=no, 1=yes) preanti: days pre-175 anti-retroviral therapy race:…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 240.35 KB。
【主题与分类】
主题标签：health、data analytics、health conditions。
【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.kaggle.com/datasets/randomblack/aids-prediction
使用许可：Unknown。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("randomblack/aids-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 randomblack/aids-prediction
unzip aids-prediction.zip -d aids-prediction/
数据说明
该数据集用于预测患者是否感染艾滋病（AIDS），基于患者相关特征进行二分类任务。数据模态为表格，包含临床或人口统计学特征，适用于机器学习分类模型训练与评估。
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))
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
