皮肤病变预测模型结果数据集SkinLesionPredictionModelResults-kannahashimoto
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 预测模型, 机器学习, 分类, 梯度提升树, 集成学习, 模型评估, 医疗影像
数据概述：
该数据集包含皮肤病变预测模型的预测结果，以及模型训练过程中产生的中间文件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定模型训练结果的快照。
地理范围：数据未明确标注，但基于皮肤病变预测的通用性，可用于全球范围内的皮肤病变分析与研究。
数据维度：
ensemble_oof_df.csv：包含isic_id（病变图像的唯一标识符）、target（真实标签，即皮肤病变类型）和pred（模型预测的概率或类别）。
JSON文件：包含不同折（fold）的XGBoost和LightGBM模型的训练信息，如模型参数、验证集分数等。
joblib文件：包含用于编码标签的labelEncoder，以及预测器（predictors）相关信息。
数据格式：主要为CSV、JSON和joblib格式，其中ensemble_oof_df.csv用于存储预测结果，JSON文件用于存储模型训练过程中的信息，joblib文件用于存储模型和预处理相关对象。
来源信息：数据来源于皮肤病变预测模型训练与评估过程，数据已进行预处理和模型预测。
该数据集适合用于模型评估、结果分析和模型融合研究。
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：适用于机器学习、医学影像分析等领域的学术研究，如模型性能评估、不同模型融合方法研究等。
行业应用：为医疗影像分析、皮肤病变诊断辅助系统等提供数据支持，特别是在提高诊断准确率和辅助医生决策方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员对皮肤病变预测模型的选择和优化，从而提升诊断效果。
教育和培训：作为机器学习和医学影像分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型训练与评估流程。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变预测模型的性能表现，分析不同模型的优缺点，并进行模型融合以提升预测精度。
