Int_processed_Epilepsy_seizure_prediction
该数据集是一个用于癫痫发作预测的文本模态机器学习数据集，包含8,734个经过预处理的序列化样本，数据以自然语言处理格式组织，包含输入标识、注意力掩码、标记类型和标签等特征，主要用于训练深度学习模型以预测癫痫发作风险，可应用于临床预警系统和智能医疗辅助诊断领域的研究与开发。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于癫痫发作预测的机器学习数据集，包含8,734个样本（6,650个训练样本和2,084个测试样本）。数据以自然语言处理格式组织，包含input_ids、attention_mask、token_type_ids和label四个特征字段，采用序列化整数编码表示。数据集来源于医学领域的癫痫研究，主要用于开发基于深度学习的癫痫发作预测模型，可应用于临床预警系统和智能医疗辅助诊断系统。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("wbxlala/Int_processed_Epilepsy_seizure_prediction")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/wbxlala/Int_processed_Epilepsy_seizure_prediction
数据说明
该数据集是一个用于癫痫发作预测的机器学习数据集，包含8,734个样本（6,650个训练样本和2,084个测试样本）。数据以自然语言处理格式组织，包含input_ids、attention_mask、token_type_ids和label四个特征字段，采用序列化整数编码表示。数据集来源于医学领域的癫痫研究，主要用于开发基于深度学习的癫痫发作预测模型，可应用于临床预警系统和智能医疗辅助诊断系统。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
完整数据卡：huggingface.co/datasets/wbxlala/Int_processed_Epilepsy_seizure_prediction
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