帕金森病数据集
该数据集是一个包含195个样本和22个特征的语音模态数据集，通过测量语音信号中的声学参数来检测帕金森病，主要用于机器学习分类和缺失值插补任务，支持帕金森病的早期诊断和医学信号处理研究。
基本信息
资源简介
帕金森病数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《UCI Machine Learning Repository》。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset is composed of a range of biomedical voice measurements from 31 people, 23 with Parkinson''s disease (PD). Each column in the table is a particular voice measure, and each row corresponds one of 195 voice recording from these individuals ("name" column). The main aim of the data is to discriminate healthy people from those with PD, according to "status" column which is set to 0 for healthy and 1 for PD. The data is in ASCII CSV format. The rows of the CSV file contain an instance cor…
【获取与许可】
源站页面：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/parkinsons
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/parkinsons
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:
数据说明
该数据集是一个用于帕金森病检测的医学数据集，通过语音测量来收集数据。它包含195个样本和22个特征，涵盖了语音信号的各种声学参数，如基频、振幅、谐噪比等。数据来源于UCI机器学习库，通过临床实验和语音记录构建。主要研究方向包括帕金森病的早期诊断、分类任务以及缺失值插补，适用于机器学习、医学信号处理和辅助诊断等应用场景。
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