脑癌标志物组合十折交叉验证分类性能
脑癌标志物组合十折交叉验证分类性能结果，含平均准确率、误分类及未分类样本处理。
基本信息
资源简介
脑癌标志物组合十折交叉验证分类性能
【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 Computational biology、systems biology、cancer、marker-panel、ten-fold，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《Classification performance of brain cancer marker-panel in ten-fold cross-validation.》。配套论文《Multi-study Integration of Brain Cancer Transcriptomes Reveals Organ-Level Molecular Signatures》发表于 PLoS Computational Biology（2013），DOI：10.1371/journal.pcbi.1003148。源站首次发布：2013-07-25。
【数据内容】
源站原始描述：aAccuracies reflect average performance in ten-fold cross-validation conducted ten times. The main diagonal gives the average classification accuracy of each class (bold), and the off-diagonal elements show the erroneous predictions. bUC (Unclassified samples). When using the node classifiers, expression profiles that did not exert a signature of any phenotype (i.e., did not percolate down to at least one positive terminal node) were rejected from classification. In this case, the Unclassified s…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table_4.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pcbi.1003148.t004。
【主题与分类】
源站学科分类：Biological Sciences。主题标签：Computational biology、systems biology、cancer、marker-panel、ten-fold。
【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/_Classification_performance_of_brain_cancer_marker_panel_in_ten_fold_cross_validation_/755541
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Sung, Jaeyun; Kim, Pan-Jun; Ma, Shuyi; C. Funk, Cory; Magis, Andrew T.; Wang, Yuliang; et al. (2015). Classification performance of brain cancer marker-panel in ten-fold cross-validation.. PLOS Computational Biology. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-09，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：Classification performance of brain cancer marker-panel in ten-fold cross-validation.
- DOI：10.1371/journal.pcbi.1003148.t004
- 发布日期：2013-07-25
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Classification_performance_of_brain_cancer_marker_panel_in_ten_fold_cross_validation_/755541
命令行下载
curl -L -o "Table_4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/1131614"
文件清单
Table_4.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
aAccuracies reflect average performance in ten-fold cross-validation conducted ten times. The main diagonal gives the average classification accuracy of each class (bold), and the off-diagonal elements show the erroneous predictions.
bUC (Unclassified samples). When using the node classifiers, expression profiles that did not exert a signature of any phenotype (i.e., did not percolate down to at least one positive terminal node) were rejected from classification. In this case, the Unclassified sample is treated as a misclassification.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pcbi.1003148.t004（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Classification_performance_of_brain_cancer_marker_panel_in_ten_fold_cross_validation_/755541）。
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