花生过敏严重程度分类模型性能数据集

资源简介

花生过敏严重程度分类模型性能数据集

【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 various food allergies、tolerance induction program、possible anaphylactic reaction、530 juvenile patients、position allergy assessment，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《Classification model performance in ML models with an abridged (known a priori) and expanded sets of features, each optimized to include only relevant features.》。源站首次发布：2023-04-05。

【数据内容】

源站原始描述：Both models employed ordinal regression and were trained with Gradient Boosting for peanut allergy classification into reaction severity classes. Class Tol is not present in the input dataset

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：两个模型均采用有序回归，并使用 Gradient Boosting 进行训练，以将花生过敏分类为反应严重程度类别。输入数据集中不存在 Tol 类。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 3.xls：undefined，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0283141.t003。

【主题与分类】

源站学科分类：Genetics、Molecular Biology、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified。主题标签：various food allergies、tolerance induction program、possible anaphylactic reaction、530 juvenile patients、position allergy assessment、machine learning model、machine learning design、anaphylaxis risk assessment、low predictive accuracy、specific anaphylaxis assessment。

【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/Classification_model_performance_in_ML_models_with_an_abridged_known_a_priori_and_expanded_sets_of_features_each_optimized_to_include_only_relevant_features_/22562333

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

规范引用：Randhawa, Inderpal S.; Groshenkov, Kirill; Sigalov, Grigori (2023). Classification model performance in ML models with an abridged (known a priori) and expanded sets of features, each optimized to include only relevant features.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。