预测肝功能疗效的逻辑回归分析
用于预测肝功能疗效的逻辑回归分析数据集，包含临床表格数据。
基本信息
资源简介
预测肝功能疗效的逻辑回归分析
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 5.63 KB，主题涵盖 upper interquartile range、type 2 diabetes、receiver operating characteristic、randomized controlled trials、novel antidiabetic drug，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Logistic regression analysis to predict the efficacy for liver function.》。源站首次发布：2025-10-31。
【数据内容】
源站原始描述：Logistic regression analysis to predict the efficacy for liver function
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：逻辑回归分析预测肝功能疗效。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 3.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0335888.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Cancer、Science Policy、Infectious Diseases。主题标签：upper interquartile range、type 2 diabetes、receiver operating characteristic、randomized controlled trials、novel antidiabetic drug、logistic regression analysis、body mass index、5 – 28、exploratory study suggests、chronic liver diseases。
【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://plos.figshare.com/articles/dataset/Logistic_regression_analysis_to_predict_the_efficacy_for_liver_function_/30503704
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Gyoutoku, Naruyoshi; Inoguchi, Yukihiro; Rikitake, Junjiro; Demiya, Mutsuyuki; Gobaru, Mizuki; Nagayama, Ayako; et al. (2025). Logistic regression analysis to predict the efficacy for liver function.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Logistic regression analysis to predict the efficacy for liver function.
- DOI：10.1371/journal.pone.0335888.t003
- 发布日期：2025-10-31
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Logistic_regression_analysis_to_predict_the_efficacy_for_liver_function_/30503704
命令行下载
curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/59215493"
文件清单
Table 3.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 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
Logistic regression analysis to predict the efficacy for liver function.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0335888.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Logistic_regression_analysis_to_predict_the_efficacy_for_liver_function_/30503704）。
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