皮肤病变预测模型评估数据集SkinLesionPredictionModelEvaluationDataset-atagiyuya
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像诊断, 深度学习, 模型评估, 预测结果, 机器学习, 医学影像, 数据分析
数据概述：
该数据集包含皮肤病变预测模型的评估结果，记录了使用Edgenext模型在ISIC（国际皮肤影像学联盟）数据集上进行的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型评估的快照。
地理范围：数据基于ISIC数据集，该数据集通常包含全球范围内的皮肤病变图像。
数据维度：包括isic_id（图像唯一标识符）、fold（交叉验证折数）、target（真实标签，即皮肤病变类型，0或1，假设为二分类问题）和edgenext_base.in21k_ft_in1k（模型预测的概率或得分）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为edgenext_base.in21k_ft_in1k_oof_preds.csv，便于数据分析和模型评估。此外，还包括多个.pth文件，很可能为训练好的模型权重文件，用于模型的复现或进一步研究。
来源信息：数据来源于模型训练与评估过程，具体来源未明确，但与ISIC数据集相关。已进行模型预测结果的整理。
该数据集适合用于皮肤病变预测模型的性能评估，以及对不同模型的预测结果进行比较分析。
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、深度学习模型评估等领域的学术研究，如皮肤病变诊断模型的性能分析、不同模型之间的对比研究等。
行业应用：为医疗影像诊断行业提供数据支持，特别是在皮肤病变辅助诊断、风险评估等方面。
决策支持：支持医生进行皮肤病变的诊断，辅助临床决策。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于评估Edgenext模型在皮肤病变预测任务上的表现，并分析其预测结果与真实标签之间的关系，从而优化模型或改进诊断流程。
