模拟医疗中风检测数据集
模拟医疗数据集，包含中风风险因素，用于中风检测预测建模。
基本信息
资源简介
模拟医疗中风检测数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Simulated Healthcare Dataset for Stroke Detection》。源站首次发布：2025-06-26。
【数据内容】
源站原始描述：- ## 🩺 About this Dataset Stroke is a leading cause of death and long-term disability worldwide. Early detection and prevention are critical for reducing its impact. This **simulated healthcare dataset** has been carefully generated to mimic real-world patterns and relationships between health, lifestyle, and stroke risk, providing an excellent resource for machine learning, data analysis, and research purposes. ### 🎯 Objective The main goal of this dataset is to build a predictive model that…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 3.45 MB。
【主题与分类】
主题标签：health conditions、heart conditions。
【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/miadul/simulated-healthcare-dataset-for-stroke-detection
使用许可：MIT。
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("miadul/simulated-healthcare-dataset-for-stroke-detection")
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 miadul/simulated-healthcare-dataset-for-stroke-detection
unzip simulated-healthcare-dataset-for-stroke-detection.zip -d simulated-healthcare-dataset-for-stroke-detection/
数据说明
该数据集是一个模拟的医疗数据集，专注于中风（脑卒中）检测。包含中风风险因素相关的结构化数据，可用于构建预测模型，识别中风风险。
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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