大学生过敏状态预测二分类数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/5yrzvgjryt

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 85.8 KB。

数据说明

本数据集包含孟加拉国达福迪尔国际大学学生过敏相关因素的调查信息。数据通过结构化问卷于2025年9月至2026年3月期间收集。该数据集的主要目的是支持分析大学生中与过敏相关的人口统计学、环境、病史和生活方式因素，并开发用于预测过敏状态的监督机器学习分类模型。文件信息 文件名：University Student Allergy Dataset.csv 文件类型：CSV 记录数：854 变量数：17 目标变量：target_class 任务类型：二分类 数据来源：孟加拉国达福迪尔国际大学学生的结构化调查 数据收集时间：2025年9月至2026年3月 数据集包含以下变量：gender：学生性别；取值包括Male和Female。age：学生年龄，以岁为单位。weight_kg：学生体重，以千克为单位。height_ft：学生身高，以英尺为单位。pet_home：表示学生家中是否养宠物。

pet_type：所养宠物的类型，如猫、狗、鸟、鱼、牛、兔、母鸡，或未养宠物。residence：居住环境类型，包括城市、郊区、乡村和工业区。mold_env：表示居住环境中是否接触霉菌。doctor_cond：医生诊断的过敏相关疾病，包括过敏性鼻炎、食物过敏、药物过敏、哮喘、特应性皮炎，或无过敏。family_allergy：过敏相关疾病的家族史。rhinitis_diag：表示该学生是否被诊断为鼻炎。rhinitis_duration(years)：鼻炎持续时间，以年为单位。trigger_symptom：表示该学生是否因特定诱因而出现过敏症状。smoke_now：该学生当前的吸烟状况。cigs_per_day：每天吸烟的支数。该变量

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。