睡眠状态预测事件评分数据集SleepStatePredictionEventScoreDataset-runner21st
数据来源：互联网公开数据
标签：睡眠分析, 生物信号, 机器学习, 时间序列, 深度学习, 事件检测, 预测模型, 睡眠状态
数据概述：
该数据集包含来自生物医学传感器的数据，记录了用于预测睡眠状态的事件及其对应的评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含时间步（step）信息，表明是时间序列数据。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析睡眠状态相关的生物信号。
数据维度：
df_sub_without_pp.csv和df_sub_with_pp.csv文件包含以下字段：
row_id：数据记录的唯一标识符。
series_id：时间序列的唯一标识符。
step：时间步，表示数据在时间序列中的位置。
event：睡眠事件类型（如onset, wakeup等）。
score：事件对应的预测评分。
df_mask.parquet 文件可能包含用于数据处理或模型训练的掩码信息。
model_0.pth至model_9.pth：预训练的深度学习模型权重文件，用于睡眠事件预测。
数据格式：数据以CSV、Parquet和PyTorch模型文件的形式提供，方便数据分析、模型训练和部署。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，用于睡眠状态预测任务。
该数据集适合用于睡眠状态分析、生物信号处理和机器学习建模。
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、生物信号处理和机器学习交叉领域的学术研究，如睡眠阶段识别、睡眠障碍诊断等。
行业应用：可为可穿戴设备、健康监测设备等提供数据支持，尤其在睡眠监测与分析、个性化睡眠建议等方面具备实用性。
决策支持：支持医疗健康领域的决策制定，如辅助医生诊断、优化睡眠治疗方案等。
教育和培训：作为生物医学工程、数据科学、机器学习等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索睡眠事件与预测评分之间的关系，帮助用户构建睡眠状态预测模型，提升睡眠质量分析的准确性。
