皮肤病变图像分类模型预测结果数据集_Skin_Lesion_Image_Classification_Model_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像分类, 深度学习, ResNet50, 模型预测, 交叉验证, 医学影像, 机器学习
数据概述：
该数据集包含ResNet50模型对皮肤病变图像进行分类预测的结果，主要用于评估模型的性能和分析预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为模型训练和预测过程中的结果。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常皮肤病变图像数据集来源于全球范围内的医疗机构。
数据维度：数据集包含以下字段：isic_id（图像的唯一标识符），fold（交叉验证的折数），target（真实标签，表示皮肤病变的类别），resnet50（ResNet50模型的预测概率）。
数据格式：CSV格式，文件名为resnet50_oof_preds.csv，其中包含模型的预测结果；此外，还包含多个.pth文件，这些文件是训练过程中保存的模型权重。
来源信息：数据来源于使用ResNet50模型进行皮肤病变图像分类的研究或竞赛，已进行模型预测处理，生成了预测结果。
该数据集适合用于评估、分析和改进皮肤病变图像分类模型，以及进行相关的学术研究。
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：适用于医学影像、深度学习和计算机视觉交叉领域的学术研究，如模型性能评估、错误分析、特征重要性分析等。
行业应用：可以为医疗影像分析、皮肤病早期诊断提供数据支持，尤其是在辅助诊断和风险评估方面。
决策支持：支持医学影像领域的决策制定，例如优化模型选择、改进模型训练策略等。
教育和培训：作为深度学习、医学影像分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型预测结果的分析方法。
此数据集特别适合用于探索模型预测结果与真实标签之间的关系，从而帮助用户评估模型的性能、发现潜在的改进空间，并最终提升皮肤病变图像分类的准确性。
