临床败血症轨迹不稳定性数据集
基于短期临床代理序列预测败血症轨迹不稳定性的多变量交互数据集。
基本信息
资源简介
临床败血症轨迹不稳定性数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ClarusC64/clinical-sepsis-trajectory-instability-v0.1》。源站首次发布：2026-04-28。
【数据内容】
源站原始描述：# clinical-sepsis-trajectory-instability-v0.1 ## What this dataset does This dataset tests whether a model can classify sepsis trajectory instability from short clinical proxy sequences. Each row describes a patient-like scenario across three time points. The task is to predict whether the scenario is moving toward instability or remaining stable. ## Core stability idea Sepsis instability does not depend on one variable alone. A patient may show an abnormal value and still recover. Another patie…
主表 data/test.csv 含 22 列、样本前 16 行结构完整。
主表 data/train.csv 含 22 列、样本前 31 行结构完整。
文件 scorer.py 为文本内容，开头为：import argparse import json import sys from datetime import datetime, timezone import pandas as pd from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score…
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 9.58 KB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:tabular-classification、language:en、license:mit、size_categories:n<1K、format:csv、modality:tabular、modality:text、library:datasets、library:pandas、library:polars。
【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。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。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://huggingface.co/datasets/ClarusC64/clinical-sepsis-trajectory-instability-v0.1
使用许可：mit。
下载信息
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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。
免登录有偿下载
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("ClarusC64/clinical-sepsis-trajectory-instability-v0.1")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/ClarusC64/clinical-sepsis-trajectory-instability-v0.1
完整数据卡：huggingface.co/datasets/ClarusC64/clinical-sepsis-trajectory-instability-v0.1
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