睡眠状态检测竞赛排行榜数据集SleepStateDetectionCompetitionLeaderboards-fritzcremer
数据来源：互联网公开数据
标签：睡眠状态, 竞赛, 机器学习, 行为分析, 医疗健康, 数据分析, 公开排行榜, 睡眠医学
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的排行榜数据，记录了参与“儿童心理健康研究所睡眠状态检测”竞赛的参赛队伍的排名、得分、提交次数等信息，用于评估和比较不同模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2023年12月5日，反映了竞赛结束时的排行榜情况。
地理范围：数据来源于Kaggle竞赛，参赛者来自全球各地。
数据维度：数据集包括“Rank”（排名）、“TeamId”（队伍ID）、“Team”（队伍名称）、“LastSubmissionDate”（最后提交时间）、“Score”（得分）、“SubmissionCount”（提交次数）、“TeamMemberUsers”（团队成员用户名）等关键指标。
数据格式：CSV格式，包含公开排行榜和私有排行榜数据，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台，反映了参赛者在睡眠状态检测任务上的成果。该数据集已进行结构化整理，方便分析。
该数据集适合用于睡眠状态检测算法的研究、竞赛结果的分析，以及机器学习模型的性能评估。
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：适用于睡眠医学、行为分析和机器学习交叉领域的学术研究，如模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，特别是在睡眠障碍诊断、睡眠质量评估等领域。
决策支持：支持睡眠健康相关的产品开发和算法优化，帮助提升睡眠监测的准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解竞赛机制和模型评估方法。
此数据集特别适合用于分析不同算法在睡眠状态检测任务上的表现，以及探索影响模型性能的关键因素，从而实现算法优化和性能提升。
