EpiCare
EpiCare是用于离线强化学习和离策略评估的医疗决策数据集，包含64个.hdf5文件，模拟纵向医疗环境中的治疗策略，支持SMART和SoC两种行为策略。
基本信息
模态
时间序列
创建/更新时间
2024-06-07
资源简介
EpiCare数据集包含64个.hdf5文件，遵循D4RL格式标准，用于测试离线强化学习（RL）和离策略评估（OPE）方法。数据集分为训练和测试文件，针对两种行为策略（SMART和SoC）在EpiCare环境中生成。EpiCare环境模拟了在纵向医疗环境中应用RL的挑战。SMART策略模拟临床试验中的治疗选择，而SoC策略模拟遵循最佳实践的保守治疗选择。每个.hdf5文件包含131,072个数据片段，每个片段最多包含8个时间步。数据集可用于测试和基准化离线RL和OPE方法，并与现有RL框架和库兼容。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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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("masonhargrave/epicare")
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/masonhargrave/epicare
仓库文件结构
.gitattributesREADME.md
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