基于机器学习技术的脱发原因评估数据集
该数据集是一个包含717份调查响应的表格数据，涵盖了年龄、性别、护发产品使用、水质、压力水平、熬夜活动、贫血状况、家族脱发史及个人健康状况等多种特征，主要用于分析脱发的影响因素、开发脱发风险预测模型以及设计个性化护发方案，支持机器学习在健康领域的应用研究。
基本信息
资源简介
基于机器学习技术的脱发原因评估数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Dataset for Evaluating Hair Hall Causes Using Machine Learning Techniques》。源站首次发布：2024-06-24。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset provides comprehensive information on various factors contributing to hair fall. The dataset contains 717 responses from a survey designed to capture details about individual hair care practices, lifestyle choices, and genetic predispositions. Features: 1. Age 2. Gender 3. Usage of hair products 4. Water quality 5. Stress levels 6. Late-night activities 7. Presence of anemia 8. Family history of hair fall 9. Personal health conditions Potential Uses: Researchers, data scientists, an…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 147.87 KB。数据集 DOI：10.17632/g46n66frrh.1。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/g46n66frrh
下载信息
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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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
源站：https://data.mendeley.com/datasets/g46n66frrh
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
本数据集提供了关于导致脱发的多种因素的全面信息。数据集包含717份调查问卷的响应，旨在收集个体护发习惯、生活方式选择及遗传倾向等详细信息。数据特征包括年龄、性别、护发产品使用情况、水质、压力水平、熬夜活动、贫血状况、家族脱发史以及个人健康状况等。该数据集可用于分析影响脱发的因素，识别各因素间的模式与相关性，开发基于个体属性的脱发风险预测模型，设计个性化护发与治疗方案，并进行探索性数据分析以揭示头发健康的新见解。主要应用于医学研究、健康数据分析、机器学习建模及个性化医疗等领域。
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