医学影像二分类预测结果数据集MedicalImageBinaryClassificationPredictionResults-levansy
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 图像分类, 二分类, 预测结果, 深度学习, 计算机视觉, 疾病诊断, ResNet50
数据概述：
该数据集包含基于ResNet50模型对医学影像进行二分类预测的结果，记录了每张影像的预测类别概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为单次预测结果。
地理范围：数据未明确影像来源，但可推测为医学影像，可能涵盖不同地区的病例。
数据维度：数据集包含以下字段：
image_id：影像的唯一标识符。
class0：模型预测该影像属于类别0的概率。
class1：模型预测该影像属于类别1的概率。
数据格式：CSV格式，文件名为test_pred.csv，便于数据分析和结果评估。
来源信息：数据来源于使用ResNet50模型对医学影像进行二分类预测的结果。
该数据集适合用于评估分类模型的性能，分析预测结果，以及研究医学影像的诊断辅助方法。
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、深度学习模型评估、疾病诊断辅助等领域的学术研究。
行业应用：可以为医疗影像分析公司、人工智能医疗公司提供数据支持，用于模型优化、算法改进等。
决策支持：支持医生进行辅助诊断，提高诊断准确率和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解模型预测结果。
此数据集特别适合用于分析ResNet50模型在医学影像二分类任务中的表现，探索不同类别影像的特征，并为优化模型提供参考。
