数据与代码：韩国2016–2024年水痘报告反弹期间地理差异扩大

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23215472

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 415.7 KB。

数据说明

《2016–2024年韩国水痘通报反弹期间地理差异扩大》一文的数据与代码。该数据存储包含最终分析数据（228个地区 × 2016–2024年：水痘通报数、年龄标准化期望计数，以及最终模型的15个协变量）、编码前的13个地区指标值、邻接图，以及可复现文章表2、图1–3和电子表3–6的R/INLA代码。地区指标的形式系从数据中选取：对每个候选指标，在具有相同偏移项的单变量负二项模型中比较8种形式（原始尺度、log[1 + x]，以及各自的二分类、三分位和四分位评分），并采用P值最小的形式。这一选择是探索性协变量选择的一部分。该数据存储包含选择代码、所采用的形式（config/adopted_forms.csv，由分析代码读取），以及13个最终指标的全部8种形式比较。有关内容、运行顺序、代码手册和可复现性检查，请参见README.md。数据：CC BY 4.0；代码：MIT许可证。

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。