皮肤病变诊断模型预测结果数据集_Skin_Lesion_Diagnosis_Model_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病学, 医学影像, 机器学习, 深度学习, 分布式训练, 模型预测, 交叉验证, 数据分析
数据概述：
该数据集包含皮肤病变诊断模型的预测结果，用于评估模型在皮肤病变分类任务中的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型在特定时间点的预测结果快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为全球范围内皮肤病变案例的集合。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
isic_id：皮肤病变的唯一标识符。
target：皮肤病变的真实标签（0或1，表示良性或恶性）。
fold：交叉验证的折数，用于评估模型的泛化能力。
oof_prediction：模型对该病变的预测概率或得分。
model_filename：生成该预测结果的模型文件名。
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。数据集还包含多个.pth文件，这些文件是训练好的模型权重文件，用于复现预测结果或进一步研究。
该数据集适用于医学影像分析、机器学习模型评估、以及皮肤病变诊断相关的研究。
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：用于评估皮肤病变诊断模型的性能，分析不同模型结构、训练策略对预测结果的影响。
行业应用：为医学影像诊断领域提供数据支持，可用于辅助医生诊断、开发智能诊断系统。
决策支持：支持医学研究人员和临床医生对皮肤病变进行更准确的诊断和治疗决策。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估方法和皮肤病变诊断流程。
此数据集特别适合用于分析模型预测的准确性、评估模型的泛化能力、以及探索影响预测结果的因素，从而帮助用户优化模型、提升诊断精度。
