剂量预测模型训练日志数据集_Dosage_Prediction_Model_Training_Logs
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 模型训练, 剂量预测, 医疗健康, 模型评估, 损失函数, 准确率, 实验记录
数据概述：
该数据集包含用于剂量预测模型训练的日志数据，记录了模型训练过程中的各项指标和参数。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型训练的实验记录。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为通用剂量预测模型训练的实验结果。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了不同模型在训练过程中的损失（loss）、准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）等指标，以及验证集上的对应指标。此外，还记录了学习率（lr）等超参数。
数据格式：数据以CSV格式存储，文件名为model_0.XX_history.csv，其中XX代表不同的学习率或模型配置。文件包含“Unnamed: 0”（索引）、“loss”、“accuracy”、“precision”、“recall”、“val_loss”、“val_accuracy”、“val_precision”、“val_recall”、“lr”等字段。
来源信息：数据来源于模型训练实验，可能来自公开的深度学习项目或研究。已进行结构化处理，方便分析。
该数据集适合用于深度学习模型训练、模型评估、超参数调优等研究。
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：适用于深度学习模型训练、模型性能评估、模型优化等学术研究，如不同学习率对模型性能的影响分析、模型训练过程中的过拟合与欠拟合分析等。
行业应用：为医疗健康领域提供数据支持，尤其适用于药物剂量预测、个性化医疗方案推荐等应用的模型训练与评估。
决策支持：支持医学研究和临床实践中的模型构建与优化，辅助医生进行剂量决策。
教育和培训：作为深度学习、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型训练过程，掌握模型评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同模型配置和超参数对模型性能的影响，帮助用户提升剂量预测模型的准确性和泛化能力。
