结合真菌生物标志物和常规实验室指标预测危重儿童侵袭性真菌感染的机器学习模型
含3062例PICU患者临床和实验室表格数据，用于构建预测危重儿童侵袭性真菌感染的机器学习二分类模型。
基本信息
资源简介
结合真菌生物标志物和常规实验室指标预测危重儿童侵袭性真菌感染的机器学习模型
【数据集背景】
源站首次发布：2025-09-26。
【数据内容】
源站原始描述：We retrospectively analyzed 3,062 PICU patients (247 IFIs, 8.1%) and used clinical features, comorbidities, and laboratory indicators to build binary classification models with multiple machine learning algorithms. In the Test Group List, Diagnosis of fungi1 represents the diagnostic grouping used for data analysis, and missing data indicate that the relevant clinical tests were not performed.External Verification Form refers to the dataset used for external validation
【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://www.scidb.cn/detail?dataSetId=2285d3a19704496ca2273e3573d8daca
使用许可：https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
下载信息
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源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=2285d3a19704496ca2273e3573d8daca
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- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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