皮肤病变预测模型训练数据集_Skin_Lesion_Prediction_Model_Training_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像识别, 机器学习, 深度学习, 医学影像, 预测模型, 数据集, 二分类
数据概述：
该数据集包含用于训练皮肤病变预测模型的数据，记录了皮肤病变的图像特征与预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，可视为通用皮肤病变图像数据集。
数据维度：数据集包含isic_id（图像ID）、fold（交叉验证折数）、target（目标标签，可能代表是否为恶性病变，0或1）和edgenext_base.in21k_ft_in1k（模型预测值）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为edgenext_base.in21k_ft_in1k_oof_preds256.csv，以及5个.pth文件，.pth文件为模型权重文件。
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、皮肤病学研究，以及深度学习模型在医学诊断领域的应用。
行业应用：可用于开发皮肤病变的辅助诊断系统，帮助医生提高诊断效率和准确性。
决策支持：支持医疗机构在皮肤病变筛查和诊断方面的决策制定。
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理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于训练和评估皮肤病变预测模型，探索不同模型的性能表现，并进行模型优化和改进。
