Haberman生存数据集
包含乳腺癌手术患者生存情况的数据集，基于1958-1970年芝加哥大学研究。
基本信息
资源简介
Haberman生存数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《meetshah133/HabermanSurvivalDataSet-Analysis》。源站首次发布：2019-06-23。
【数据内容】
源站原始描述：The project consist of analysis and classification done on the Heberman Survival Data Set which contains cases from a study that was conducted between 1958 and 1970 at the University of Chicago''s Billings Hospital on the survival of patients who had undergone surgery for breast cancer. # HabermanSurvivalDataSet-Analysis The project consist of analysis and classification done on the Heberman Survival Data Set which contains cases from a study that was conducted between 1958 and 1970 at the Univer…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该项目包括对 Heberman Survival Data Set 进行的分析与分类，该数据集包含一项研究的病例；该研究于 1958 年至 1970 年间在芝加哥大学 Billings Hospital 开展，研究对象是接受乳腺癌手术患者的生存情况。 # HabermanSurvivalDataSet-Analysis 该项目包括对 Heberman Survival Data Set 进行的分析与分类，该数据集包含一项研究的病例；该研究于 1958 年至 1970 年间在芝加哥大学 Billings Hospital 开展，研究对象是接受乳腺癌手术患者的生存情况。该数据集取自 Kaggle https://www.kaggle.com/gilsousa/habermans-survival-data-set 我进行了探索性数据分析以理解该数据集，关键观察结果写在 IPython notebook 中。我使用了 KNN 分类，根据年龄和淋巴结数量对患者的生存状态进行分类。
【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://github.com/meetshah133/HabermanSurvivalDataSet-Analysis
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录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
git clone https://github.com/meetshah133/HabermanSurvivalDataSet-Analysis.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/meetshah133/HabermanSurvivalDataSet-Analysis/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
HabermanSurvivalDataSet-Analysis
The project consist of analysis and classification done on the Heberman Survival Data Set which contains cases from a study
that was conducted between 1958 and 1970 at the University of Chicago’'s Billings Hospital on the survival of patients who had
undergone surgery for breast cancer.
The dataset is taken from kaggle
https://www.kaggle.com/gilsousa/habermans-survival-data-set
I have done exploratory data analysis to understand the data set and the key observations are written in the ipython notebook.
I have used KNN Classification to classify the survival status of the patient given the age and number of nodes.
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))
完整仓库：github.com/meetshah133/HabermanSurvivalDataSet-Analysis
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
