皮肤病灶分类预测模型验证数据集SkinLesionClassificationPredictionModelValidationDataset-kyohei1
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病灶, 图像识别, 深度学习, 模型验证, 疾病诊断, 预测分析, 计算机视觉, 医学影像
数据概述：
该数据集包含了皮肤病灶分类预测模型的验证结果，用于评估模型在皮肤病灶图像分类任务上的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型验证的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为全球范围内的皮肤病灶图像。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
isic_id：病灶的唯一标识符。
target：病灶的真实标签（0或1，具体含义需参考原始数据集）。
fold：交叉验证的折数（0-4），用于评估模型的泛化能力。
oof_prediction：模型对该病灶的预测值。
model_filename：生成该预测值的模型文件名。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_predictions.csv，便于数据分析和结果评估。
来源信息：数据来自于对皮肤病灶图像分类模型的训练和验证过程，用于评估模型的预测性能。该数据集适合用于分析模型的预测结果，并进行性能评估。
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：适用于评估和改进皮肤病灶分类模型的性能，如探索不同模型结构、优化训练策略等。
行业应用：为医疗影像分析、皮肤病诊断辅助系统提供数据支持，有助于提高诊断准确性和效率。
决策支持：支持医学研究和临床实践中的辅助诊断，为医生提供更多参考信息。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉等相关课程的实训素材，帮助学生理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于分析模型的预测结果，评估其在不同折数和不同病灶上的表现，从而优化模型，提升预测精度。
