败血症分类器模型预测性能数据集
败血症分类器模型在固定敏感度0.8下对培养阳性病例与对照组的预测性能指标表，含交叉验证均值和范围。
基本信息
资源简介
败血症分类器模型预测性能数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Classifier model prediction performance on CPOnly (controls and culture positive cases) for fixed sensitivity ratio of 0.8.》。源站首次发布：2019-02-22。
【数据内容】
源站原始描述：The probability of sepsis threshold was adjusted individually for each model in each cross validation run to achieve 0.8 sensitivity. Each metric value is computed as the mean over 10 iterations of cross-validation. Values in brackets indicate performance range over the 10 iterations. Bold text indicates highest performance in each column
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 5.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0212665.t005。
【主题与分类】
源站学科分类：Space Science、Medicine、Cell Biology、Neuroscience、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：infant、6 models、EHR、health record data Background Rapid antibiotic administration、44- hour window、culture、recognition、evaluation、Neonatal Intensive Care Unit、4 hours。
【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/Classifier_model_prediction_performance_on_i_CPOnly_i_controls_and_culture_positive_cases_for_fixed_sensitivity_ratio_of_0_8_/7761119
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Masino, Aaron J.; Catherine Harris, Mary; Forsyth, Daniel; Ostapenko, Svetlana; Srinivasan, Lakshmi; Bonafide, Christopher P.; et al. (2019). Classifier model prediction performance on CPOnly (controls and culture positive cases) for fixed sensitivity ratio of 0.8.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-03，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Classifier model prediction performance on <i>CPOnly</i> (controls and culture positive cases) for fixed sensitivity ratio of 0.8.
- DOI：10.1371/journal.pone.0212665.t005
- 发布日期：2019-02-22
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Classifier_model_prediction_performance_on_i_CPOnly_i_controls_and_culture_positive_cases_for_fixed_sensitivity_ratio_of_0_8_/7761119
命令行下载
curl -L -o "Table 5.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/14447531"
文件清单
Table 5.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
The probability of sepsis threshold was adjusted individually for each model in each cross validation run to achieve 0.8 sensitivity. Each metric value is computed as the mean over 10 iterations of cross-validation. Values in brackets indicate performance range over the 10 iterations. Bold text indicates highest performance in each column.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0212665.t005（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Classifier_model_prediction_performance_on_i_CPOnly_i_controls_and_culture_positive_cases_for_fixed_sensitivity_ratio_of_0_8_/7761119）。
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