基于ORANGE数据挖掘的结核病患者依从性预测模型
包含用于结核病患者依从性预测的表格数据，采用ORANGE数据挖掘方法构建预测模型。
基本信息
资源简介
基于ORANGE数据挖掘的结核病患者依从性预测模型
【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 orange data mining、61 years old、poor adherence groups、adherence may influence、recruited 201 patients，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《Models of adherence prediction in tuberculosis patients using ORANGE data mining.》。配套论文《Machine learning model to predict the adherence of tuberculosis patients experiencing increased levels of liver enzymes in Indonesia》发表于 PLOS ONE（2025），DOI：10.1371/journal.pone.0315912。源站首次发布：2025-01-24。
【数据内容】
源站原始描述：Models of adherence prediction in tuberculosis patients using ORANGE data mining
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：使用ORANGE数据挖掘的结核病患者依从性预测模型。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 3.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0315912.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Microbiology、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Science Policy、Infectious Diseases。主题标签：orange data mining、61 years old、poor adherence groups、adherence may influence、recruited 201 patients、tuberculosis patients experienced、machine learning model、machine learning、tuberculosis patients、female patients。
【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/Models_of_adherence_prediction_in_tuberculosis_patients_using_ORANGE_data_mining_/28273015
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Perwitasari, Dyah Aryani; Faridah, Imaniar Noor; Dania, Haafizah; Setiawan, Didik; Safaria, Triantoro (2025). Models of adherence prediction in tuberculosis patients using ORANGE data mining.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Models of adherence prediction in tuberculosis patients using ORANGE data mining.
- DOI：10.1371/journal.pone.0315912.t003
- 发布日期：2025-01-24
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Models_of_adherence_prediction_in_tuberculosis_patients_using_ORANGE_data_mining_/28273015
命令行下载
curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/51911395"
文件清单
Table 3.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
Models of adherence prediction in tuberculosis patients using ORANGE data mining.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0315912.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Models_of_adherence_prediction_in_tuberculosis_patients_using_ORANGE_data_mining_/28273015）。
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