基于MLP和交叉验证预测2型糖尿病患者的准确率等指标数据集
使用MLP模型预测2型糖尿病患者的分类性能指标（准确率、Cohen's Kappa、TPR、TNR）数据集。
基本信息
资源简介
基于MLP和交叉验证预测2型糖尿病患者的准确率等指标数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Accuracy, cohen’s, TPR, and TNR based on MLP and using either 5-fold cross validation or 20% testing set for prediction people with T2DM from people without dyslipidemia.》。配套论文《Investigating the association of CD36 gene polymorphisms (rs1761667 and rs1527483) with T2DM and dyslipidemia: Statistical analysis, machine learning based prediction, and meta-analysis》发表于 PLOS ONE（2021），DOI：10.1371/journal.pone.0257857。源站首次发布：2021-10-14。
【数据内容】
源站原始描述：Accuracy, cohen’s, TPR, and TNR based on MLP and using either 5-fold cross validation or 20% testing set for prediction people with T2DM from people without dyslipidemia
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 11.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0257857.t011。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Genetics、Environmental Sciences not elsewhere classified、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified。主题标签：two groups (<、pathological conditions associated、included 177 patients、div >< p、protein interaction network、membrane protein involved、prognostic prediction models、34 without including、2 diabetes mellitus、173 control subjects。
【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/Accuracy_cohen_s_TPR_and_TNR_based_on_MLP_and_using_either_5-fold_cross_validation_or_20_testing_set_for_prediction_people_with_T2DM_from_people_without_dyslipidemia_/16812517
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Hatmal, Ma’mon M.; Alshaer, Walhan; Mahmoud, Ismail S.; Al-Hatamleh, Mohammad A. I.; Al-Ameer, Hamzeh J.; Abuyaman, Omar; et al. (2021). Accuracy, cohen’s, TPR, and TNR based on MLP and using either 5-fold cross validation or 20% testing set for prediction people with T2DM from people without dyslip…
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-09，引用时请注意版本时效。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Accuracy, cohen’s, TPR, and TNR based on MLP and using either 5-fold cross validation or 20% testing set for prediction people with T2DM from people without dyslipidemia.
- DOI：10.1371/journal.pone.0257857.t011
- 发布日期：2021-10-14
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Accuracy_cohen_s_TPR_and_TNR_based_on_MLP_and_using_either_5-fold_cross_validation_or_20_testing_set_for_prediction_people_with_T2DM_from_people_without_dyslipidemia_/16812517
命令行下载
curl -L -o "Table 11.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/31087759"
文件清单
Table 11.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
Accuracy, cohen’s, TPR, and TNR based on MLP and using either 5-fold cross validation or 20% testing set for prediction people with T2DM from people without dyslipidemia.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0257857.t011（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Accuracy_cohen_s_TPR_and_TNR_based_on_MLP_and_using_either_5-fold_cross_validation_or_20_testing_set_for_prediction_people_with_T2DM_from_people_without_dyslipidemia_/16812517）。
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