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
Int_processed_Epilepsy_seizure_prediction
【一句话概览】
该数据集标题为 wbxlala/Int_processed_Epilepsy_seizure_prediction，共包含 2 个文件，合计大小 4.5 MB。源站标签显示其规模属于 1K<n<10K 区间，格式为 parquet，涉及 datasets、pandas、mlcroissant、polars 等库，地区标记为 us（来源 Hugging Face）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《wbxlala/Int_processed_Epilepsy_seizure_prediction》。源站首次发布：2023-07-21。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 4.53 MB。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/wbxlala/Int_processed_Epilepsy_seizure_prediction
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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