免疫细胞表面标志物预测模型结果数据集ImmuneCellSurfaceMarkerPredictionModelResults-alexandrgusev
数据来源：互联网公开数据
标签：免疫学, 机器学习, 预测模型, 细胞标志物, 蛋白质表达, 模型评估, XGBoost, 细胞分析
数据概述：
该数据集包含了使用XGBoost模型预测免疫细胞表面标志物表达水平的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用免疫细胞分析。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了模型训练过程中的统计信息、交叉验证结果以及提交结果。具体包括：
XGB_NFeat2719ModelStat1Main_.csv：模型总体统计信息，包括模型名称、OOF相关性、R2值、均方误差、特征数量、目标变量数量和运行时间等。
XGB_NFeat2719ModelStat2Foldwise_.csv：交叉验证的Fold信息。
XGB_NFeat2719Y_pred_oof_private_like.csv：OOF（Out-of-Fold，袋外预测）结果，包含对多个细胞表面标志物的预测值。
XGB_NFeat2719Y_pred_submission_Kaggle_way.csv：提交结果，即模型对测试集的预测结果，同样包含对多个细胞表面标志物的预测值。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。数据来源于XGBoost模型预测结果的输出，经过了模型训练和预测的流程。
该数据集适合用于免疫细胞表面标志物表达水平预测模型的评估、分析和进一步优化。
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：适用于免疫学、生物信息学等领域的研究，用于分析预测模型性能、研究细胞表面标志物表达规律等。
行业应用：可用于药物研发、疾病诊断等领域，辅助进行免疫细胞相关的研究和应用。
决策支持：为免疫学研究提供数据支持，辅助研究人员进行细胞分析和实验设计。
教育和培训：作为机器学习、生物信息学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索免疫细胞表面标志物表达的预测模型性能，并为相关研究提供数据支持，例如优化预测模型、进行特征重要性分析等。
