皮肤病变图像分类预测数据集SkinLesionImageClassificationPrediction-murashow
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, 预测, 医学影像, 机器学习, 诊断, 临床
数据概述：
该数据集包含皮肤病变图像的预测结果和相关特征，旨在用于皮肤病变的自动分类和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的皮肤病变研究。
数据维度：数据集包含两份CSV文件。submission_train_effnetb3.csv 包含 isic_id（图像ID）和 target（预测值）。pca_target_3.csv 包含 isic_id、target、patient_id、age_approx、sex、anatom_site_general（病变部位）、clin_size_long_diam_mm（病变尺寸）、image_type、tbp_tile_type、以及其他多种图像特征和预测结果。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。文件名为 submission_train_effnetb3.csv 和 pca_target_3.csv。数据包含了图像ID、预测概率、病理特征、患者信息等。
来源信息：数据来源于相关研究或竞赛项目，已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于皮肤病变的诊断辅助、风险评估和预测模型构建。
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、皮肤病理学研究、深度学习模型在医疗领域的应用。
行业应用：可用于开发皮肤病变辅助诊断系统、风险预测工具。
决策支持：支持医生进行临床决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变识别与预测。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变图像特征与诊断结果之间的关联，构建和优化预测模型，从而改善疾病的早期检测和治疗。
