基于匿名化特征的肺癌预测可解释AI模型数据集
匿名化特征的肺癌预测数据集，含临床、人口统计、生活方式属性，用于可解释AI模型训练与评估。
基本信息
资源简介
基于匿名化特征的肺癌预测可解释AI模型数据集
【数据内容】
源站原始描述：This dataset is designed to support research in lung cancer prediction using Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques. It consists of fully anonymized, feature-based clinical and behavioral attributes relevant to lung cancer risk assessment. The dataset has been curated to enable the development, evaluation, and comparison of machine learning models while maintaining strict privacy and ethical standards. The primary objective of this dataset is to facilitate transparent, interpretabl…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本数据集旨在支持利用可解释人工智能（XAI）技术开展肺癌预测研究。数据集由与肺癌风险评估相关的、完全匿名化的、基于特征的临床与行为属性构成。该数据集经过精心整理，以便在严格遵守隐私与伦理标准的前提下，支持机器学习模型的开发、评估与比较。本数据集的主要目标是促进用于医疗决策支持的透明、可解释且值得信赖的AI模型。通过聚焦于结构化特征而非原始医学图像，本数据集能够高效地开展针对SHAP和LIME等可解释性技术的实验。本数据集适用于医学AI与可解释机器学习领域的学术研究、基准测试和教学用途。
【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://ieee-dataport.org/documents/anonymized-feature-based-dataset-lung-cancer-prediction-using-explainable-ai-models
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
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
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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