脑电图EEG异常分类预测数据集ElectroencephalogramEEGAnomalyClassificationPredictionDataset-ringoooo
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, EEG, 异常检测, 机器学习, 深度学习, 癫痫, 脑电信号, 分类预测
数据概述：
该数据集包含基于脑电图(EEG)信号的异常分类预测结果，旨在用于识别和区分不同类型的脑电波异常模式。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但从文件名及日志信息推断为特定时间点的数据分析结果。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为针对脑电图分析的通用数据集。
数据维度：数据集主要包括预测结果，包含多个CSV文件，每个文件记录了EEG信号的ID、患者ID、不同异常类型的投票结果（seizure_vote, lpd_vote, gpd_vote, lrda_vote, grda_vote, other_vote）、真实标签（target）、交叉验证折叠(fold)，以及模型预测的各类投票结果（pred_seizure_vote, pred_lpd_vote, pred_gpd_vote, pred_lrda_vote, pred_grda_vote, pred_other_vote）。
数据格式：主要以CSV格式提供，包括pred_df_f0.csv, pred_df_f1.csv, pred_df_f2.csv, pred_df_f3.csv, pred_df_f4.csv和oof.csv等文件，便于数据分析和模型训练。此外，还包含模型权重文件（.ckpt）、配置文件（.yaml）以及日志文件。
来源信息：数据可能来源于EEG信号分析项目，经过模型预测和结果汇总。
该数据集适合用于脑电图信号分析、异常检测、机器学习模型训练和评估。
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：适用于神经科学、生物医学工程等领域的研究，用于分析EEG信号的特征，研究不同脑电波异常与临床诊断的关系。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其适用于癫痫等神经系统疾病的辅助诊断、预警和治疗方案的制定。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物医学工程等专业课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解脑电图信号的分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索脑电图信号的分类预测模型，评估不同模型在识别不同类型脑电波异常模式的性能，并用于优化诊断流程。
