非洲AMR预测的可解释机器学习模型
非洲抗生素耐药性预测的可解释机器学习模型数据集，包含病原体敏感性和耐药模式表格数据。
基本信息
资源简介
非洲AMR预测的可解释机器学习模型
【一句话概览】
本数据集是 Vivli 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 Therapeutic area not listed，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Explainable Machine Learning Models for AMR Prediction in Africa》。源站首次发布：2024。
【数据内容】
源站原始描述：Antimicrobial resistance (AMR) is one of the greatest threats to global health, with Africa facing unique challenges due to limited healthcare infrastructure, unregulated antibiotic use, and a high burden of infectious diseases. Common pathogens are increasingly resistant to antibiotics, making treatment options less effective and leading to higher mortality rates. There is a critical need for data-driven solutions to combat AMR, tailored specifically to African contexts. This project will devel…
【主题与分类】
主题标签：Therapeutic area not listed。
【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://searchamr.vivli.org/doiLanding/dataRequests/PR00010922
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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
源站：https://searchamr.vivli.org/doiLanding/dataRequests/PR00010922
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- 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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