细胞免疫多层感知模型预测数据集_Cellular_Immune_Multilayer_Perceptron_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：细胞免疫, 多层感知机, 机器学习, 预测模型, 流式细胞术, 细胞表面标志物, 模型评估, 预测结果
数据概述：
该数据集包含使用多层感知机（MLP）模型预测的细胞免疫相关数据，记录了细胞表面标志物的表达水平预测值、模型性能评估指标以及提交结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于医学研究或生物信息学领域。
数据维度：
预测结果文件（MLP_ver6_shevY_pred_oof_private_like.csv, MLP_ver6_shevY_pred_oof_public_like.csv, MLP_ver6_shevY_pred_submission_Kaggle_way.csv, MLP_ver6_shevY_pred_submission_classical_way.csv）：包含100多个细胞表面标志物的预测值，这些标志物通常用于流式细胞术分析，用于区分不同类型的免疫细胞。
模型评估文件（ModelStat1Main_.csv, ModelStat2Foldwise_.csv）：包含模型性能评估指标，用于衡量模型的预测准确性与稳定性。
提交结果文件（submission_MLP_ver6_shev.csv）：包含提交给竞赛或评估平台的预测结果。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。数据项包括细胞表面标志物的预测值、模型评估指标等。
数据来源：数据来源于机器学习竞赛的公开数据集，经过模型预测处理。
该数据集适用于免疫细胞分析、模型性能评估以及机器学习模型在生物医学领域的应用。
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：适用于免疫学研究，特别是关于细胞表面标志物表达模式的分析，以及机器学习模型在生物医学领域的应用研究。
行业应用：为生物技术公司和药物研发机构提供数据支持，用于细胞分型、疾病诊断和药物靶点预测等。
决策支持：支持免疫学实验设计、模型优化和预测结果分析，辅助科研人员做出更准确的决策。
教育和培训：作为机器学习、生物信息学和免疫学相关课程的实训材料，帮助学生理解模型构建、预测结果分析和生物学意义。
此数据集特别适合用于探索细胞表面标志物表达与细胞表型之间的关系，以及评估不同模型在细胞免疫预测中的性能，帮助用户实现细胞表型预测、模型优化和结果验证等目标。
