慢性疾病预测数据集
基于人口统计学和病史的慢性疾病预测特征表格数据集，用于构建风险预测模型。
基本信息
模态
表格
大小
0.01 GB
创建/更新时间
2026-02-28
资源简介
该数据集基于人口统计学特征（如年龄、性别、收入等）和病史数据，提供用于预测慢性疾病的特征。数据为表格形式，适用于构建分类或预测模型，以识别慢性疾病风险。
下载信息
注册下载
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需登录公开下载
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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。
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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("engrrizwan/chronic-disease-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 engrrizwan/chronic-disease-prediction-dataset
unzip chronic-disease-prediction-dataset.zip -d chronic-disease-prediction-dataset/
数据说明
该数据集基于人口统计学特征（如年龄、性别、收入等）和病史数据，提供用于预测慢性疾病的特征。数据为表格形式，适用于构建分类或预测模型，以识别慢性疾病风险。
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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