AhnChemoEnv
融合ODE和因果模型的化疗细胞动力学模拟环境，用于强化学习动态治疗方案制定。
基本信息
资源简介
AhnChemoEnv
【数据集背景】
本数据集源站标题为《GilesLuo/DTR-Bench》。源站首次发布：2024-03-18。
【数据内容】
源站原始描述：A Benchmark Platform for Reinforcement Learning Based Dynamic Treatment Regime DTR-Bench - An in silico Environment and Benchmark Platform for Reinforcement Learning Based Dynamic Treatment Regime 📝 Table of Contents - About - Getting Started - Module Description - Usage - Reference - Special Thanks - Acknowledge 🧐 About DTR-Bench (DTR-Bench) is an expanding reinforcement learning simulation platform with a unified pipeline including hyperparameter search, training, evaluation, and visualisati…
【获取与许可】
源站页面：https://github.com/GilesLuo/DTR-Bench
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-12-07，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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
git clone https://github.com/GilesLuo/DTR-Bench.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/GilesLuo/DTR-Bench/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
🏁 Getting Started <a name = “getting_started”></a>
These instructions will get you a copy of the project up and running on your local machine.
Prerequisites
- Python 3.10: The project is developed using Python 3.10. It is recommended to use the same version to avoid compatibility issues.
Installing
- Install the DTR-Gym and the DTR-Bench
pip install DTRGym
- Install the required packages
cd DTR-Bench
pip install -r requirements.txt
- Test the installation
python test_installation.py
Running the getting started demo
We provide a simple example to show how to use the DTR-Bench. The example is in the get_start.py file.
You can run the example by:
python get_start.py
After running the example, you will see the following a plot like this. It shows the effect of the treatment given by the train RL policy in the simulation environment.
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