宫颈癌危险因素数据集
该数据集包含与宫颈癌相关的多种危险因素的结构化临床表格数据，如人口统计学、行为习惯和医疗史等信息，主要用于机器学习、数据挖掘和医学统计分析，以识别和评估宫颈癌的危险因素，支持疾病预测模型构建和公共卫生研究。
基本信息
创建/更新时间
2026-06-08
资源简介
该数据集是一个关于宫颈癌危险因素的医学数据集，来源于UCI机器学习库。它包含了与宫颈癌发生相关的多种风险因素数据，如人口统计学特征、行为习惯、医疗史等结构化临床表格数据。数据集通过收集真实临床记录或调查问卷构建，主要用于机器学习、数据挖掘和医学统计分析，以识别和评估宫颈癌的危险因素，支持疾病预测模型构建和公共卫生研究。
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/98234
- 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
该数据集是一个关于宫颈癌危险因素的医学数据集，来源于UCI机器学习库。它包含了与宫颈癌发生相关的多种风险因素数据，如人口统计学特征、行为习惯、医疗史等结构化临床表格数据。数据集通过收集真实临床记录或调查问卷构建，主要用于机器学习、数据挖掘和医学统计分析，以识别和评估宫颈癌的危险因素，支持疾病预测模型构建和公共卫生研究。
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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