Kaggle哮喘疾病预测数据集
该Kaggle哮喘数据集包含患者的临床与健康指标特征数据，涵盖呼吸频率、症状表现及风险因素等信息。主要用于机器学习建模，包括哮喘风险预测、疾病分类及健康状态评估等任务研究。
基本信息
资源简介
Kaggle哮喘疾病预测数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《🌬️ Asthma Disease Dataset 🌬️》。源站首次发布：2024-06-12。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains extensive health information for 2,392 patients diagnosed with Asthma Disease, uniquely identified with IDs ranging from 5034 to 7425. It includes demographic details, lifestyle factors, environmental and allergy factors, medical history, clinical measurements, symptoms, and a diagnosis indicator. This dataset is valuable for researchers and data scientists aiming to explore factors associated with Asthma, develop predictive models, and conduct statistical analyses. ## Tabl…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 518.54 KB。
【主题与分类】
主题标签：earth and nature、classification、tabular、health conditions、synthetic。
【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/rabieelkharoua/asthma-disease-dataset
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
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("rabieelkharoua/asthma-disease-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 rabieelkharoua/asthma-disease-dataset
unzip asthma-disease-dataset.zip -d asthma-disease-dataset/
数据说明
该Kaggle数据集包含与哮喘相关的患者临床指标与健康特征数据，通常用于机器学习模型构建，如哮喘风险预测、分类与健康状态评估任务。
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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