回归与机器学习模型预测感染DENV血清型的测试性能（场景A）
该数据集包含使用所有抗体滴度预测变量（场景A）的回归与机器学习模型预测感染登革病毒血清型的测试性能指标（均值和95%置信区间）。
基本信息
资源简介
回归与机器学习模型预测感染DENV血清型的测试性能（场景A）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Mean (95% confidence interval) test class performance of regression and machine learning models for predicting the infecting DENV serotype using all titre predictor variables (Scenario A).》。配套论文《Predicting the infecting dengue serotype from antibody titre data using machine learning》发表于 PLOS Computational Biology（2024），DOI：10.1371/journal.pcbi.1012188。源站首次发布：2024-12-23。
【数据内容】
源站原始描述：For each performance metric, the mean and 95% confidence interval were calculated using 100 bootstrap samples of the hold-out-sample (10%). There were no DENV4 cases in the test set. ANN: artificial neural network. MLR: multinomial logistic regression. SVM: support vector machine. GBM: gradient boosting machine. RF: random forest. PRNT: plaque reduction neutralisation test. DENV: dengue virus. JEV: Japanese encephalitis virus. PPV: positive predictive value. NPV: negative predictive value
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table 1.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pcbi.1012188.t001。
【主题与分类】
源站学科分类：Space Science、Medicine、Microbiology、Biotechnology、Immunology、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：sample test sets、sample test set、predictor variables yielded、na &# 239、multinomial logistic regression、machine learning classifiers、gold standard assay、clinical trial endpoints、9 &# 8211、2 &# 8211。
【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/Mean_95_confidence_interval_test_class_performance_of_regression_and_machine_learning_models_for_predicting_the_infecting_DENV_serotype_using_all_titre_predictor_variables_Scenario_A_/28086144
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Daniels, Bethan Cracknell; Buddhari, Darunee; Hunsawong, Taweewun; Iamsirithaworn, Sopon; Farmer, Aaron R.; Cummings, Derek A. T.; et al. (2024). Mean (95% confidence interval) test class performance of regression and machine learning models for predicting the infecting DENV serotype using all titre…
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-01-07，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：Mean (95% confidence interval) test class performance of regression and machine learning models for predicting the infecting DENV serotype using all titre predictor variables (Scenario A).
- DOI：10.1371/journal.pcbi.1012188.t001
- 发布日期：2024-12-23
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Mean_95_confidence_interval_test_class_performance_of_regression_and_machine_learning_models_for_predicting_the_infecting_DENV_serotype_using_all_titre_predictor_variables_Scenario_A_/28086144
命令行下载
curl -L -o "Table 1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/51361677"
文件清单
Table 1.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 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
For each performance metric, the mean and 95% confidence interval were calculated using 100 bootstrap samples of the hold-out-sample (10%). There were no DENV4 cases in the test set. ANN: artificial neural network. MLR: multinomial logistic regression. SVM: support vector machine. GBM: gradient boosting machine. RF: random forest. PRNT: plaque reduction neutralisation test. DENV: dengue virus. JEV: Japanese encephalitis virus. PPV: positive predictive value. NPV: negative predictive value.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pcbi.1012188.t001（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Mean_95_confidence_interval_test_class_performance_of_regression_and_machine_learning_models_for_predicting_the_infecting_DENV_serotype_using_all_titre_predictor_variables_Scenario_A_/28086144）。
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