免疫细胞表面蛋白表达预测数据集ImmuneCellSurfaceProteinExpressionPrediction-sannav
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, 蛋白质表达, XGBoost, 预测模型, 流式细胞术, 生物标志物
数据概述：
该数据集包含用于预测免疫细胞表面蛋白表达水平的数据，主要用于构建和评估机器学习模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用免疫细胞模型。
数据维度：
XGB_NFeat2719ModelStat1Main_.csv: 包含模型评估统计信息，如相关系数、R2分数、均方误差、特征数量、目标数量和运行时间。
XGB_NFeat2719ModelStat2Foldwise_.csv: 包含模型交叉验证折叠信息。
XGB_NFeat2719Y_pred_oof_private_like.csv: 包含对训练集（Out-of-Fold）的预测结果，包含多种免疫细胞表面蛋白的预测表达水平。
XGB_NFeat2719Y_pred_submission_Kaggle_way.csv: 包含提交给Kaggle竞赛的预测结果，同样包含多种免疫细胞表面蛋白的预测表达水平。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于机器学习竞赛或研究项目，用于测试和验证预测模型。
该数据集适合用于免疫细胞表面蛋白表达预测、模型评估与优化。
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：适用于免疫学研究，用于探索细胞表面蛋白表达与细胞表型、功能之间的关系，以及机器学习模型在生物医学研究中的应用。
行业应用：为生物技术和制药行业提供数据支持，用于药物靶点发现、免疫疗法研发和诊断试剂开发。
决策支持：支持免疫相关疾病的诊断和治疗方案的制定，以及新药研发的早期筛选。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和免疫学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习模型。
此数据集特别适合用于探索免疫细胞表面蛋白表达的预测模型，以及评估不同模型的性能，帮助用户优化预测模型，提升预测精度，并应用于生物医学研究和临床实践。
