维持性血液透析患者低血压高血压早期预警的可解释机器学习模型代码
提供用于预测维持性血液透析患者透析中低血压和高血压的可解释机器学习模型代码。
基本信息
资源简介
维持性血液透析患者低血压高血压早期预警的可解释机器学习模型代码
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Code for the article "An Explainable Machine Learning Model for Early Warning of Hypertensive and Hypotensive Anomalies in Maintenance Hemodialysis Patients"》。源站首次发布：2024-09-24。
【数据内容】
源站原始描述：We built two ML models to predict Intradialytic hypotension and intradialytic hypertension, respectively. The model training and validation process uses Python''s data science and ML libraries. The ipynb files contain the code for data preprocessing, model training, performance evaluation, and interpretive analysis
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们构建了两个机器学习模型，分别用于预测透析中低血压和透析中高血压。模型训练与验证过程使用Python的数据科学和机器学习库。ipynb文件包含数据预处理、模型训练、性能评估和解释性分析的代码。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 52.47 KB。数据集 DOI：10.17632/cft57yckt3.1。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/cft57yckt3
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/cft57yckt3
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
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