HMS脑电图音频数据NaN值分析与插补数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图,EEG,NaN值,缺失值,数据清洗,插补,音频数据,机器学习,医学,信号处理
数据概述：
本数据集是对HMS（Hms-harmful-medical-events）竞赛中脑电图（EEG）音频数据的NaN值（非数字值）进行分析和处理的结果。 数据集包含多个文件，每个文件都对应一个脑电图音频片段，并标注了NaN值出现的位置。数据文件以不同的后缀名区分NaN值出现的时间段：in_input表示整个音频片段中存在NaN值；in_input_target_slice表示在用于分类的目标时间段（例如，20-30秒）内存在NaN值；in_input_pre_target_slice表示在目标时间段之前存在NaN值；in_input_post_target_slice表示在目标时间段之后存在NaN值。
此外，数据集还包含了对单个NaN值进行线性插补处理后的数据，文件以intrapolate_1结尾。线性插补通过使用NaN值前后相邻的数据点进行插值来填充缺失值。该处理方法旨在减少NaN值对后续分析的影响。
每个数据文件包含两列：eed_id和eeg_label_offset_seconds。eed_id唯一标识了与HMS竞赛train.csv文件中的行相对应的数据。eeg_label_offset_seconds表示脑电图数据的时间偏移量。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下几个方面：
1. NaN值分析：用于研究脑电图数据中NaN值的出现频率、分布和模式，为数据质量评估提供依据。
2. 数据清洗与预处理：用于评估不同NaN值处理方法（如线性插补）的效果，为构建可靠的机器学习模型提供数据基础。
3. 算法开发与验证：用于测试和比较不同的缺失值处理算法在脑电图数据上的表现，提高模型的泛化能力。
4. 医学研究：为研究脑电图信号的特性、异常检测和疾病诊断提供数据支持。
