肺癌预测模型提交结果数据集LungCancerPredictionModelSubmissionResults-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：肺癌预测, 医学影像, 机器学习, 预测模型, 临床诊断, 结果提交, 模型评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含一个肺癌预测模型的提交结果，用于评估模型在肺癌诊断中的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于模型评估的快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但推测与肺癌相关的医疗数据集相关。
数据维度：包括两列数据：“id”（患者唯一标识符）和“target”（模型预测的肺癌患病概率，介于0到1之间）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据读取与分析。此外，还包含一个PyTorch模型文件（model0.pytorch），通常用于复现预测结果或进一步分析模型结构。
来源信息：数据来源于模型提交结果，用于评估和比较不同模型的预测性能。
该数据集适合用于评估肺癌预测模型的准确性、分析预测结果，并进行模型优化。
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、机器学习在医疗领域的应用研究，以及肺癌诊断辅助系统的开发。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在肺癌早期筛查、风险评估和辅助诊断方面。
决策支持：支持临床医生在肺癌诊断中的决策制定，辅助评估患者病情。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习、模型评估等课程的实训素材，帮助学生理解模型预测结果的意义。
此数据集特别适合用于评估肺癌预测模型的性能，分析不同模型在肺癌诊断中的差异，并为优化模型提供依据。
