皮肤病变诊断预测模型交叉验证数据集SkinLesionDiagnosisPredictionModelCross-ValidationDataset-kyohei1
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 诊断预测, 图像识别, 深度学习, 交叉验证, 模型评估, 机器学习, 医学影像
数据概述：
该数据集包含用于皮肤病变诊断预测的交叉验证结果和模型参数，主要用于评估和分析模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为单次模型训练和评估的快照。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，模型适用于通用皮肤病变诊断。
数据维度：数据集包含以下字段：
isic_id：皮肤病变的唯一标识符。
target：皮肤病变的真实标签（通常为二分类，如良性/恶性）。
fold：交叉验证的折数，用于模型评估。
oof_prediction：对每个样本的预测概率或分数，通过交叉验证得到。
model_filename：用于预测的模型文件名，对应于特定折的训练结果。
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。包含多个.pth文件，用于存储训练好的模型参数。
数据来源：数据集来源于深度学习模型训练和交叉验证过程的输出结果。
该数据集适合用于模型性能分析、交叉验证结果可视化、以及模型改进的研究。
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：适用于深度学习模型在医学影像诊断领域的学术研究，如模型性能评估、交叉验证结果分析、不同模型架构的比较等。
行业应用：为医疗影像诊断行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统的开发和优化。
决策支持：支持临床医生在诊断过程中参考模型预测结果，辅助决策。
教育和培训：作为深度学习、医学影像分析等课程的实训材料，帮助学生深入理解模型评估和交叉验证过程。
此数据集特别适合用于评估皮肤病变诊断模型的泛化能力和预测准确性，从而改进模型性能，提高诊断的可靠性。
