Siva Sankar.rar

用于心脏病预测模型的数据集,实验显示小特征规模下性能更优。

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DataCite Commons
2024-09-23 更新
浏览 5
表格feature selection strategiesheart )ii
Siva Sankar.rar

基本信息

模态
表格
大小
0.000977957 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2024-09-23
版本
v1

资源简介

Siva Sankar.rar

【一句话概览】

该资源标题为“Siva Sankar.rar”,含 1 个文件,合计 978 KB,分类为深度学习,标签涉及 feature selection strategies、heart ), ii,许可为 CC BY 4.0。源站原始描述称,所提出的心脏病预测模型在较小特征尺寸下表现更好,这一结论来自所进行的实验以及与前沿方法的比较(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024-09-23。

【数据内容】

源站原始描述:The proposed heart disease prediction model performs better with smaller feature sizes, according to the conducted experiments and comparisons with the cutting-edge approaches

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):根据所进行的实验以及与前沿方法的比较,所提出的心脏病预测模型在特征规模较小时表现更好。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 977.96 KB。Siva Sankar.rar:application/x-rar,977.96 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.27088150.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Deep learning。主题标签:feature selection strategies、heart ), ii。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Siva_Sankar_rar/27088150

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Nayak, Meghavathu S.S. (2024). Siva Sankar.rar. figshare. Dataset

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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(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Siva Sankar.rar" "https://ndownloader.figshare.com/files/49361218"

文件清单

  • Siva Sankar.rar(977.96 KB)

文件总体积 977.96 KB(源站 API 实测)。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据说明

The proposed heart disease prediction model performs better with smaller feature sizes, according to the conducted experiments and comparisons with the cutting-edge approaches.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.27088150.v1(source: https://figshare.com/articles/dataset/Siva_Sankar_rar/27088150)。

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