基因表达预测竞赛提交数据集GeneExpressionPredictionCompetitionSubmissionData-user327934
数据来源：互联网公开数据
标签：基因表达, 机器学习, 预测, 生物信息学, 基因组学, 竞赛数据集, 组学数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自基因表达预测竞赛的提交结果，用于评估参赛者构建的预测模型性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为竞赛期间的静态数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常此类竞赛数据来源于全球范围内的生物医学研究。
数据维度：包含两类CSV文件，submission.csv 包含预测的基因表达值，submission_Pyboost_max_depth12_ntrees2000_lr001_subsample1_colsample035_n_components50se_1.480744270879319_r-4.0752_ma1.0695098397964546_c50_2_tr2000_lr0.01_cs0.35_T8_T8_b7t17.csv 包含特定参赛者的预测结果，其中包含id和大量基因的预测表达值。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型评估。
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：适用于基因表达预测、生物信息学、组学数据分析等领域的研究，例如评估不同机器学习模型在基因表达预测任务中的表现。
行业应用：为生物技术公司和制药企业提供数据支持，用于基因表达相关的药物研发、疾病诊断等。
决策支持：支持生物信息学研究中的模型评估和算法优化，促进对基因表达调控机制的理解。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解基因表达预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性、比较不同模型的优劣，以及探索影响基因表达预测性能的因素。
