肺癌预测数据集

包含临床、生活方式及环境因素的肺癌风险预测表格数据集。

Dhrubang TalukdarDhrubang Talukdar
kaggle
2026-01-03 更新
浏览 36
表格cancerhealthpublic healthdrugs and medicationshospitals and treatment centers
Lung Cancer Prediction Dataset

基本信息

模态
表格
大小
0.000336782 GB
许可
Apache 2.0
创建/更新时间
2026-01-03
版本
v1

资源简介

肺癌预测数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Lung Cancer Prediction Dataset》。源站首次发布:2026-01-03。

【数据内容】

源站原始描述:#Upvote if you like :) ## Dataset Description This dataset contains patient-level information intended for analyzing and predicting **lung cancer risk** using a broad range of **demographic, lifestyle, environmental, and clinical variables**. The features reflect well-established medical and public health factors known to influence lung cancer outcomes, with particular emphasis on smoking behavior, long-term exposure, and respiratory health. The dataset integrates individual characteristics such…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 336.78 KB。

【主题与分类】

主题标签:cancer、health、public health、drugs and medications、hospitals and treatment centers。

【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://www.kaggle.com/datasets/dhrubangtalukdar/lung-cancer-prediction-dataset

使用许可:Apache 2.0。

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使用方式

数据集获取

方式一:KaggleHub(Python,推荐 AI Agent 使用)

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("dhrubangtalukdar/lung-cancer-prediction-dataset")
print("数据已下载至:", path)

方式二:Kaggle CLI(命令行)

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d dhrubangtalukdar/lung-cancer-prediction-dataset
unzip lung-cancer-prediction-dataset.zip -d lung-cancer-prediction-dataset/

数据说明

该数据集包含临床、生活方式及环境因素,用于肺癌风险预测。数据为表格形式,任务为二分类预测,适用于肺癌风险评估研究。

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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