皮肤病变诊断训练数据集SkinLesionDiagnosisTrainingDataset-xaoyang
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 医疗诊断, 图像识别, 机器学习, 二分类, 数据集, 临床医学, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于皮肤病变诊断的训练数据，其中包含图像特征提取后的模型参数和训练数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于全球范围内的皮肤病变诊断模型训练。
数据维度：
ed_train.csv：包含皮肤病变相关的患者信息和诊断结果，包括以下字段：
Unnamed: 0：索引列。
isic_id：ISIC 编号，用于标识皮肤病变图像。
patient_id：患者 ID。
target：诊断结果，0 或 1，代表良性或恶性病变。
eva：评估指标，用于模型评估。
AUROC0.5335_Loss0.3552_pAUC0.1404_fold0.bin 和 AUROC0.5450_Loss0.3673_pAUC0.1394_fold1.bin：两个.bin文件，可能包含模型训练后的参数或中间结果。
数据格式：CSV 格式的 ed_train.csv 文件和二进制 .bin 文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，可能经过了预处理和特征提取。
该数据集适合用于皮肤病变的诊断模型训练和评估。
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：适用于医学图像分析、深度学习在医疗领域的应用研究，以及皮肤病变的诊断方法研究。
行业应用：可为医疗行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、皮肤病变筛查工具的开发方面。
决策支持：支持医生进行临床决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、人工智能等相关专业的教学和科研素材，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习技术于医学领域。
此数据集特别适合用于训练和评估皮肤病变分类模型，探索不同模型架构和参数对诊断性能的影响，从而提升皮肤病变的诊断准确率。
