免疫细胞表型预测XGBoost模型数据集ImmuneCellPhenotypePredictionXGBoostModelDataset-evgen8323
数据来源：互联网公开数据
标签：免疫细胞, 表型预测, XGBoost, 机器学习, 细胞生物学, 数据建模, OOF预测, 细胞因子
数据概述：
该数据集包含由XGBoost模型生成的免疫细胞表型预测结果，记录了模型在不同数据集（包括公开和私有测试集）上的性能表现和预测输出。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为基于特定时间点数据的模型结果。
地理范围：数据未限定地理范围，但模型可能基于特定实验或研究产生。
数据维度：数据集包括模型统计信息、Fold-wise性能指标以及对不同免疫细胞表型的预测结果。关键文件包括：XGB_NFeat2719ModelStat2Foldwise_.csv（包含模型在不同Fold上的性能指标，如相关系数、R2分数和均方误差）；XGB_NFeat2719Y_pred_oof_private_like.csv和XGB_NFeat2719Y_pred_oof_public_like.csv（包含对私有和公开测试集的预测结果）；XGB_NFeat2719Y_pred_submission_Kaggle_way.csv（包含提交Kaggle比赛的预测结果）。数据集中包含了多种细胞表面标志物（如CD86、CD274等）的预测值。
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：适用于免疫学、细胞生物学及相关交叉领域的学术研究，例如免疫细胞表型分析、机器学习模型性能评估、细胞因子预测等。
行业应用：可以为生物技术公司、制药公司等提供数据支持，特别是在药物研发、免疫治疗靶点发现和疾病诊断等方面。
决策支持：支持研究人员和临床医生对免疫细胞表型进行预测，辅助疾病诊断和治疗方案制定。
教育和培训：作为机器学习、生物信息学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型构建、性能评估和预测结果分析。
此数据集特别适合用于探索XGBoost模型在免疫细胞表型预测中的应用，评估不同数据集上的模型性能，并深入研究细胞表面标志物与细胞表型之间的关系，从而实现对免疫系统的更深入理解。
