MMSE预测RMSE分数数据集（基于GPT-3文本嵌入）
基于GPT-3文本嵌入的三种回归模型对MMSE评分的预测RMSE分数，含交叉验证和测试集结果，用于认知障碍评估模型比较。
基本信息
资源简介
MMSE预测RMSE分数数据集（基于GPT-3文本嵌入）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《MMSE prediction in terms of RMSE scores for three different models (SVR, Ridge and RFR) using text embeddings from GPT-3 (Ada and Babbage) on the 10-fold CV (top) with standard deviation and on the inference on test set (bottom).》。源站首次发布：2022-12-22。
【数据内容】
源站原始描述：Bold indicates the best RMSE score
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 7.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pdig.0000168.t007。
【主题与分类】
源站学科分类：Neuroscience、Ecology、Biological Sciences not elsewhere classified、Cancer、Mental Health。主题标签：subject &# 8217、even performs competitively、conventional acoustic feature、cognitive testing score、alzheimer &# 8217、ad assessment directly、improve early diagnosis、generate text embedding、text embedding、early diagnosis。
【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/MMSE_prediction_in_terms_of_RMSE_scores_for_three_different_models_SVR_Ridge_and_RFR_using_text_embeddings_from_GPT-3_Ada_and_Babbage_on_the_10-fold_CV_top_with_standard_deviation_and_on_the_inference_on_test_set_bottom_/21771499
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Agbavor, Felix; Liang, Hualou (2022). MMSE prediction in terms of RMSE scores for three different models (SVR, Ridge and RFR) using text embeddings from GPT-3 (Ada and Babbage) on the 10-fold CV (top) with standard deviation and on the inference on test set (bottom).. PLOS Digital Health. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-21，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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。
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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（Figshare）
- 源站标题：MMSE prediction in terms of RMSE scores for three different models (SVR, Ridge and RFR) using text embeddings from GPT-3 (Ada and Babbage) on the 10-fold CV (top) with standard deviation and on the inference on test set (bottom).
- DOI：10.1371/journal.pdig.0000168.t007
- 发布日期：2022-12-22
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/MMSE_prediction_in_terms_of_RMSE_scores_for_three_different_models_SVR_Ridge_and_RFR_using_text_embeddings_from_GPT-3_Ada_and_Babbage_on_the_10-fold_CV_top_with_standard_deviation_and_on_the_inference_on_test_set_bottom_/21771499
命令行下载
curl -L -o "Table 7.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/38635240"
文件清单
Table 7.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
Bold indicates the best RMSE score.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pdig.0000168.t007（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/MMSE_prediction_in_terms_of_RMSE_scores_for_three_different_models_SVR_Ridge_and_RFR_using_text_embeddings_from_GPT-3_Ada_and_Babbage_on_the_10-fold_CV_top_with_standard_deviation_and_on_the_inference_on_test_set_bottom_/21771499）。
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