脑卒中预测模型提交结果数据集StrokePredictionModelSubmissionResults-prashantshukla91
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 卒中预测, 机器学习, 模型评估, 竞赛数据, 医疗健康, 数据分析, 结果提交
数据概述：
该数据集包含多个脑卒中预测模型的提交结果，记录了模型对测试集样本的预测“stroke”结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，推测为特定比赛或项目的模型提交结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能为通用数据集。
数据维度：包括“id”（样本标识符）和“stroke”（模型预测的卒中风险，数值型，可能代表风险概率或二元分类结果）两个字段。
数据格式：CSV格式，包含三个文件，分别命名为“submission (1).csv”、“Lasso.csv”和“SUb.csv”，均为模型提交结果。
来源信息：数据来源于Prashant Shukla的Kaggle Playground Series S3 E2竞赛，为参赛者提交的模型预测结果。
该数据集适合用于模型比较、性能评估和结果分析。
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：适用于机器学习模型在医疗领域的应用研究，如卒中风险预测模型的对比分析、特征重要性研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在卒中风险评估、辅助诊断等领域。
决策支持：支持医疗机构对不同预测模型的选择和优化，以提升卒中风险预测的准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解模型评估和结果分析。
此数据集特别适合用于比较不同模型在卒中风险预测任务上的表现，以及探讨影响预测结果的因素。
