脊柱后凸预测——医疗病症

用于预测儿童脊柱手术后脊柱后凸风险的表格数据集,包含患者特征和二元标签。

Shravan ShibuShravan Shibu
kaggle
2021-10-22 更新
浏览 48
表格healthhealth conditionshealthcarepublic healthmental health
Kyphosis prediction - Medical Condition

基本信息

模态
表格
大小
0.00000143 GB
许可
Unknown
创建/更新时间
2021-10-22
版本
v1

资源简介

脊柱后凸预测——医疗病症

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Kyphosis prediction - Medical Condition》。源站首次发布:2021-10-22。

【数据内容】

源站原始描述:Kyphosis prediction - Medical Condition

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 1.43 KB。

【主题与分类】

主题标签:health、health conditions、healthcare、public health、mental health。

【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/shravanshibu/kyphosis-prediction-medical-condition

使用许可:Unknown。

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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("shravanshibu/kyphosis-prediction-medical-condition")
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 shravanshibu/kyphosis-prediction-medical-condition
unzip kyphosis-prediction-medical-condition.zip -d kyphosis-prediction-medical-condition/

数据说明

该数据集用于预测儿童脊柱手术后是否出现脊柱后凸(驼背)畸形。包含患者年龄、手术椎骨数量、起始椎骨位置等特征,以及是否出现脊柱后凸的二元标签。数据模态为表格,任务为二元分类。

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))

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