免疫细胞表面标记预测数据集_Immune_Cell_Surface_Marker_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：免疫学, 细胞生物学, 机器学习, 预测模型, 细胞表面标记, 流式细胞术, 数据分析, XGBoost
数据概述：
该数据集包含基于XGBoost模型预测的免疫细胞表面标记数据，记录了多种细胞表面标记物的预测值和模型评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定实验或分析的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为通用免疫学研究场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了预测的细胞表面标记物表达水平，以及模型统计数据。具体数据项包括：细胞表面标记物（如CD86, CD274等）的预测值，模型Foldwise统计数据，以及OOF（Out-of-Fold）预测值和Kaggle提交方式的预测结果。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和模型构建。
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：适用于免疫学、细胞生物学等领域的研究，例如细胞表型分析、免疫细胞功能研究等。
行业应用：可为生物技术公司、制药企业等提供数据支持，用于药物靶点筛选、免疫治疗效果评估等。
决策支持：为免疫学研究提供数据支持，辅助研究人员深入理解免疫细胞的特征和功能。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习和实践细胞表面标记预测模型。
此数据集特别适合用于探索细胞表面标记物的表达模式，以及评估不同预测模型的性能，从而提升免疫学研究的效率和深度。
