免疫细胞多指标预测数据集_Immune_Cell_Multi_index_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：免疫细胞, 机器学习, 多层感知机, 预测模型, 细胞表型, 流式细胞术, 生物医学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件和一张PNG图片，记录了免疫细胞的多种表面标志物表达水平，以及基于这些指标的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于静态模型训练和评估。
地理范围：数据来源未明确，推测为生物医学研究领域。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中包含多达100多个CD系列细胞表面标志物（如CD86、CD274等）的表达水平，以及基于多层感知机（MLP）模型预测结果。此外，还包含模型统计数据和提交文件。
数据格式：主要数据格式为CSV，方便数据分析和建模。包含预测结果文件、模型评估统计文件和提交文件，并附带模型结构图。
来源信息：数据来源于机器学习竞赛或相关研究项目，具体来源未在数据集内明确。数据可能经过了标准化、清洗等预处理。
该数据集适合用于免疫细胞表型预测、机器学习模型训练和评估，以及生物医学数据分析等领域。
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、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如细胞表型预测、机器学习模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：可以为生物制药、诊断试剂研发等行业提供数据支持，尤其在免疫细胞分析、疾病诊断、药物靶点发现等方面具备实用性。
决策支持：支持科研人员进行模型选择、实验设计优化和结果验证，加速科研进展。
教育和培训：适合作为生物信息学、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解免疫细胞数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索免疫细胞表面标志物与细胞功能之间的关联，以及构建和评估预测模型，从而实现对免疫细胞表型的精确预测。
