医疗影像疾病预测模型提交结果数据集MedicalImageDiseasePredictionModelSubmissionResults-godgod3

数据来源：互联网公开数据

标签：医学影像, 疾病预测, 机器学习, 模型评估, 预测结果, 临床诊断, 深度学习, 数据竞赛

数据概述：该数据集包含医疗影像疾病预测模型提交结果，记录了模型对测试集病例的预测评分。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型在特定时间点对测试集的预测结果。地理范围：数据未明确地理范围，通常与用于训练模型的医疗影像数据来源相关。数据维度：数据集包括“case_id”（病例编号）和“score”（预测得分）两个字段，score代表模型对每个病例的预测概率或置信度。数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于结果分析和模型评估。另外，还包含模型训练过程中的catboost_info文件夹，其中包含训练日志和模型参数等，以及多个.pkl文件，这些文件很可能是训练好的CatBoost模型文件。

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：适用于评估和比较不同疾病预测模型的性能，分析预测结果与实际诊断之间的关联。行业应用：为医疗影像诊断辅助系统提供参考，用于优化模型参数和提升预测准确率。决策支持：支持临床医生在诊断过程中参考模型预测结果，辅助决策。教育和培训：作为机器学习和医学影像课程的辅助材料，用于展示模型评估方法和结果分析。此数据集特别适合用于探索模型预测结果的分布规律，分析不同模型在不同病例上的表现差异，从而优化模型性能并提升预测的准确性。