基于症状的中风风险预测数据集
基于症状的临床启发数据集，用于预测中风风险，包含表格数据。
基本信息
模态
表格
大小
0.01 GB
创建/更新时间
2025-02-15
资源简介
该数据集基于临床启发的症状信息，用于预测中风风险。数据模态为表格，包含症状特征和风险标签，适用于二分类或风险预测任务。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
需登录公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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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("mahatiratusher/stroke-risk-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 mahatiratusher/stroke-risk-prediction-dataset
unzip stroke-risk-prediction-dataset.zip -d stroke-risk-prediction-dataset/
数据说明
该数据集基于临床启发的症状信息，用于预测中风风险。数据模态为表格，包含症状特征和风险标签，适用于二分类或风险预测任务。
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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