皮肤病变预测模型交叉验证数据集SkinLesionPredictionModelCross-ValidationDataset-kyohei1
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 预测模型, 交叉验证, 图像识别, 深度学习, 分类任务, 模型评估, 数据集
数据概述：
该数据集包含了用于皮肤病变预测模型的交叉验证结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型训练与评估的中间产物。
地理范围：数据未限定地理范围，与皮肤病变图像数据集相关。
数据维度：数据集包括以下字段：
isic_id：皮肤病变图像的唯一标识符。
target：皮肤病变的真实标签（通常为二分类或多分类）。
fold：交叉验证的折数，用于评估模型的泛化能力。
oof_prediction：模型对该图像的预测值。
model_filename：用于预测的模型的名称。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_predictions.csv，便于数据分析和模型评估。
数据来源：该数据集来源于模型训练过程，具体数据来源取决于用于训练模型的原始图像数据集。
该数据集适用于评估皮肤病变预测模型的性能，特别是使用交叉验证方法。
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：适用于评估皮肤病变图像识别模型的性能，分析不同模型的预测效果，进行模型优化。
行业应用：为医疗影像分析领域提供数据支持，用于开发辅助诊断系统。
决策支持：支持临床医生进行皮肤病变的辅助诊断，提高诊断准确率。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于分析模型在不同交叉验证折数上的表现，评估模型的稳定性和泛化能力，为模型的改进提供依据。
