脑肿瘤预测基于EEG信号数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤,EEG信号,时间序列,分类预测,医学研究,信号分析,健康数据
数据概述：
本数据集基于EEG（脑电图）信号，记录了500个个体的脑电活动数据，每个个体包含4097个数据点，覆盖23.5秒的脑电活动。数据集按时间序列被划分为23个chunk，每个chunk包含178个数据点，代表1秒的脑电活动记录。每个数据点表示EEG信号在某一时间点的测量值，最后一个列为标签y，取值为{1,2,3,4,5}，代表不同的脑肿瘤类型或分类结果。数据集共包含11500条记录（行），每条记录包含178个特征（列），最后一个列为响应变量。
数据用途概述：
该数据集适用于脑肿瘤的分类预测研究、EEG信号分析、医学健康领域的模型训练与评估。研究人员可利用此数据集进行时间序列分析，探索脑电图信号与脑肿瘤类型之间的关系；医疗领域从业者可基于数据集开发预测模型，辅助脑肿瘤的早期诊断与分类；此外，数据集也可用于信号处理算法的研究与优化，为医学健康领域的数据分析提供支持。
