呼吸压力预测模型提交结果与评估数据集BreathingPressurePredictionModelSubmission-EvaluationData-honihitak
数据来源：互联网公开数据
标签：呼吸生理, 压力预测, 机器学习, 医学, 数据分析, 预测模型, 评估, 临床应用
数据概述：
该数据集包含用于呼吸压力预测模型评估的提交结果和相关评估数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间集中于2021年11月02日15时36分。
地理范围：数据未明确地理范围，但可能与特定医疗实验或临床研究相关。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要包括预测结果（submission_mean, submission_median），以及模型的预测值与真实值（oof_df），其中部分数据经过量化处理。关键字段包括：id（样本标识符）、breath_id（呼吸周期标识符）、id_cum（累积标识符）、pressure（真实压力值）、pressure_pred（预测压力值）、pressure_answer（真实压力值）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源未明确，但从文件名推断，可能来自机器学习竞赛或相关研究。数据经过处理，包括预测结果的计算和量化处理。
该数据集适合用于呼吸压力预测模型的评估和分析，以及机器学习模型的训练和优化。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于呼吸生理学、医学影像分析和机器学习交叉领域的学术研究，如预测模型性能评估、不同预测方法对比分析等。
行业应用：为医疗设备制造商、临床诊断支持系统开发者提供数据支持，尤其在呼吸系统疾病的辅助诊断和治疗方案优化方面。
决策支持：支持临床医生对呼吸压力变化的监测和预测，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和医学工程等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解预测模型的构建和评估流程。
此数据集特别适合用于评估不同预测模型在呼吸压力预测任务上的表现，并探索影响预测精度的关键因素，从而提高模型的实用性和临床价值。
