脑电图_EEG_癫痫发作预测OOF数据集_EEG_Seizure_Prediction_OOF_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, EEG, 癫痫, 预测, 深度学习, 交叉验证, OOF, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于癫痫发作预测的脑电图（EEG）数据，以及模型输出的OOF（Out-of-Fold，交叉验证的预测结果）数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但根据文件名推测是针对特定数据集或实验设计的。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用的癫痫发作预测研究。
数据维度：数据集包括EEG信号的预处理结果、模型预测的概率值、专家共识标签等。具体字段包括：index, eeg_id, eeg_sub_id, eeg_label_offset_seconds, spectrogram_id, spectrogram_sub_id, spectrogram_label_offset_seconds, label_id, patient_id, expert_consensus, seizure_vote, lpd_vote, gpd_vote, lrda_vote, grda_vote, other_vote, total_evaluators, target, key_id, fold, seizure_vote_pred, lpd_vote_pred, gpd_vote_pred, lrda_vote_pred, grda_vote_pred, other_vote_pred。
数据格式：CSV格式，包含resnet1d_gru_oof_df_ver-82_stage-1.csv和resnet1d_gru_oof_df_ver-82_stage-2.csv两个文件，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或研究项目，可能经过了预处理、特征提取和模型预测等步骤。
该数据集适合用于癫痫发作预测模型的训练、评估和分析。
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：适用于脑电图信号分析、癫痫发作预测、机器学习模型评估等学术研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在癫痫诊断、预警、辅助治疗等方向。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行癫痫相关的临床决策和科研项目。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、人工智能等相关专业课程的实训数据，帮助学生深入理解癫痫发作预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于评估不同模型在癫痫发作预测任务上的性能，探索模型预测结果与专家共识之间的关系，以及优化预测模型的构建和应用。
