基因表达预测模型评估指标数据集GeneExpressionPredictionModelEvaluationMetrics-mirenaborisova
数据来源：互联网公开数据
标签：基因表达, 预测模型, 评估指标, 机器学习, 基因组学, 生物信息学, 基因表达分析, 模型评估
数据概述：
该数据集包含多个基因表达预测模型的评估指标，记录了不同模型在预测基因表达水平上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为不同模型在特定时间或实验条件下的静态评估结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自于不同的研究机构或实验项目，涵盖多个物种或细胞类型。
数据维度：数据集包含用于评估预测模型性能的指标，如mrrmse（均方根误差）和r2（决定系数），以及与基因相关的ID信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据来源于对基因表达预测模型进行评估的实验或模拟，经过计算或提取得到。
该数据集适合用于基因表达预测模型的性能评估、模型比较、以及生物信息学和机器学习交叉领域的应用研究。
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：适用于生物信息学、基因组学和机器学习交叉领域的学术研究，如基因表达预测模型优化、模型性能比较、影响预测精度的关键因素分析等。
行业应用：可为生物制药、精准医疗等行业提供数据支持，尤其是在基因表达相关疾病的诊断和治疗方面。
决策支持：支持基因表达预测模型在特定应用场景下的选择与优化，帮助研究人员和工程师改进模型设计和参数设置。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解模型评估方法和基因表达预测技术。
此数据集特别适合用于评估和比较不同基因表达预测模型的性能，探索影响预测精度的因素，并为后续的模型优化和应用提供数据支持。
