皮肤病变图像分类预测数据集SkinLesionImageClassificationPrediction-ouba64
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, 迁移学习, 卷积神经网络, 诊断预测, 医学影像, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自医学影像数据库的皮肤病变图像数据，记录了用于皮肤病变分类预测的图像特征和模型输出结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学影像数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但通常此类数据集来源于全球范围内的医学研究机构或公开数据库。
数据维度：数据集包括图像名称（image_name）、目标标签（target，代表皮肤病变的分类结果）以及使用EfficientNet-B3模型在不同折（fold）上的预测概率值（effnet_b3_384x384_fold_1_5至effnet_b3_384x384_fold_5_5）。
数据格式：主要为CSV格式，文件名为all_models_outputs.csv，包含模型预测的数值结果；另有.h5文件，很可能为训练好的模型权重文件，以及.pickle文件，可能包含用于模型训练的中间数据。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，并经过了预处理和模型训练。该数据集主要用于评估和分析模型在皮肤病变分类任务中的性能。
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：适用于医学影像分析、深度学习模型评估和皮肤病变诊断预测等领域的学术研究，如不同模型结构的对比分析、模型融合方法研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统（CAD）、皮肤病变早期检测和风险评估等应用。
决策支持：支持医生进行辅助诊断决策，提高诊断准确性和效率，并为医疗机构提供数据驱动的决策依据。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习、计算机视觉等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索不同模型在皮肤病变图像分类中的表现，并研究如何利用模型预测结果进行综合评估，从而提升诊断的准确性和可靠性。
