冷冻疗法分析数据集
进行分析探索以了解治疗的重要性。该数据集提供与患者特征有关的信息，即治疗结果后是否表明癌症水平，即恶性为0，良性为1。此数据集从UCI机器学
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2026-07-12
资源简介
冷冻疗法分析数据集
【数据内容】
源站原始描述：进行分析探索以了解治疗的重要性。该数据集提供与患者特征有关的信息，即治疗结果后是否表明癌症水平，即恶性为0，良性为1。此数据集从UCI机器学
【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://tianchi.aliyun.com/dataset/92884
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（阿里天池）
- 访问源站：https://tianchi.aliyun.com/dataset/92884
- 登录阿里云/天池账号（淘宝/支付宝快捷登录）；
- 数据集详情页点击「下载」获取直链（大文件多为 oss 分片，可用
curl -L -o file <链接>下载）； - 部分竞赛数据需报名赛事后可见。
数据说明
该数据集来源于UCI机器学习存储库，包含患者特征及冷冻疗法治疗后的结果，用于分析治疗是否成功消除癌症（恶性为0，良性为1）。数据为表格形式，主要用途为分类任务，以评估冷冻疗法对癌症的治疗效果。
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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