皮肤病变预测模型数据集SkinLesionPredictionModelDataset-kannahashimoto
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 医疗诊断, 机器学习, 模型融合, 图像识别, 预测分析, 数据建模, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于皮肤病变预测的模型构建与评估相关的数据，主要用于训练和测试皮肤病变分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用的皮肤病变预测模型。
数据维度：
ensemble_oof_df.csv：包含“isic_id”（病变图像ID），“target”（真实标签，表示皮肤病变类型，例如恶性或良性），“pred”（预测概率，模型对病变类型的预测结果）。
json文件：包含LightGBM (lgb) 和 XGBoost (xgb) 模型在不同fold（交叉验证折）和seed（随机种子）下的预测结果和模型参数。
joblib文件：包含用于编码标签的labelEncoder.joblib和用于保存预测变量的predictors.joblib。
数据格式：主要为CSV和JSON格式，以及joblib格式，便于模型训练、评估和分析。
来源信息：数据集由模型训练过程产生，包括模型预测结果、模型参数等。
该数据集适合用于皮肤病变预测模型的开发、评估和优化，以及模型融合和集成学习的研究。
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：适用于医学影像分析、机器学习和深度学习的交叉学科研究，如皮肤病变诊断辅助、预测模型优化等。
行业应用：为医疗影像分析、人工智能辅助诊断领域提供数据支持，可用于构建皮肤病变辅助诊断系统，提高诊断准确率。
决策支持：支持医生进行皮肤病变的诊断，辅助临床决策。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的案例，用于教学和实践，帮助学生理解模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变预测模型的构建、优化和评估，帮助用户提升诊断准确性，改善患者护理。
