不良手术结局预测概率数据集
该数据集来自 Hugging Face 上的 Electric Sheep Africa 目录，主题为非洲女性多祖先背景下的乳腺癌手术结局，提供不良手术结局的预测概率
基本信息
资源简介
不良手术结局预测概率数据集
electricsheepafrica/ssa-breast-surgical-outcomes
该数据集来自 Hugging Face 上的 Electric Sheep Africa 目录，主题为非洲女性多祖先背景下的乳腺癌手术结局，提供不良手术结局的预测概率。数据规模在 1 万至 10 万条之间，包含 CSV 与 parquet 两种格式文件，共 2 个文件。数据集标注为健康领域、表格分类与表格回归任务，语言为英文，可用于研究乳腺癌手术风险因素、结局预测及公共卫生分析（来源 Hugging Face，other 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Predicted probability of poor surgical outcome.》。源站首次发布：2025-11-24。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：SSA 乳腺手术结局数据集（女性，多祖先）| 非洲（Electric Sheep Africa 元数据清单）规模类别： 10K<n<100K - 格式： parquet - 领域： 健康 - 由 Electric Sheep Africa 构建 摘要 该数据集是 Hugging Face 上 Electric Sheep Africa 目录的一部分。它通过标准化元数据、加载指南、来源说明和面向分析师的上下文，被索引用于非洲数据发现。 本数据集涵盖的内容 健康数据集帮助研究人员检查疾病负担、服务提供、风险因素、结局和公共卫生……
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 1.08 MB。
【主题与分类】
主题标签：africa、electric-sheep-africa、open-data、metadata-backed、health、parquet、text。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/ssa-breast-surgical-outcomes
使用许可：other。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-08-12，引用时请注意版本时效。
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("electricsheepafrica/ssa-breast-surgical-outcomes")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/electricsheepafrica/ssa-breast-surgical-outcomes
数据集大小约 94.6 KB。
仓库文件结构
.gitattributesREADME.mdsurgical_outcomes_data.csvsurgical_outcomes_data.parquet
数据说明
Electric Sheep Africa (2025). ssa-breast-surgical-outcomes [Dataset]. https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/ssa-breast-surgical-outcomes
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/ssa-breast-surgical-outcomes
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