机器学习免疫细胞预测模型结果数据集MachineLearningImmuneCellPredictionModelResults-sannav
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 免疫细胞, 预测模型, 细胞表面标志物, 模型评估, XGBoost, 生物医学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含使用XGBoost模型对免疫细胞进行预测的结果，记录了模型在不同细胞表面标志物上的预测值和评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型评估的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于生物医学研究领域。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，涵盖了模型统计信息、Fold级别结果、OOF（Out-of-Fold）预测结果以及Kaggle提交格式的预测结果。关键字段包括：模型性能指标（如Corr OOF, r2 OOF, mse OOF），预测的细胞表面标志物表达值（如CD86, CD274等），以及Fold信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型评估。文件包括XGB_NFeat2719ModelStat1Main_.csv（模型统计信息），XGB_NFeat2719ModelStat2Foldwise_.csv（Fold级别结果），XGB_NFeat2719Y_pred_oof_private_like.csv（OOF预测结果），XGB_NFeat2719Y_pred_submission_Kaggle_way.csv（Kaggle提交格式的预测结果）。
来源信息：数据来源于机器学习模型，经过XGBoost算法处理，用于预测免疫细胞的表达。
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：适用于生物医学和机器学习交叉领域的学术研究，如免疫细胞分析、模型评估、特征重要性分析等。
行业应用：可为生物制药和诊断行业提供数据支持，用于细胞表型分析、药物靶点发现等。
决策支持：支持生物医学研究人员对模型结果的深入分析和理解，辅助研究方向的决策制定。
教育和培训：作为机器学习和生物信息学课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习模型评估、特征选择等技能。
此数据集特别适合用于评估机器学习模型在免疫细胞预测中的性能，并为改进模型和深入理解免疫细胞行为提供数据支持，帮助用户实现对免疫细胞表达的预测和分析。
