预测耳鸣严重程度最高准确率的分类器与特征（基于耳鸣残疾量表THI：轻微/轻度 n=18 vs 中度/重度 n=7）
包含按THI分组的耳鸣严重程度（轻度 vs 中重度）分类器与特征，用于预测耳鸣严重度。
基本信息
资源简介
预测耳鸣严重程度最高准确率的分类器与特征（基于耳鸣残疾量表THI：轻微/轻度 n=18 vs 中度/重度 n=7）
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 5.63 KB，主题涵盖 near-infrared spectroscopy、fNIRS features、Tinnitus Handicap Inventory、objective measure、tinnitu，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Classifiers and features with highest accuracy for predicting severity of tinnitus (slight/ mild n = 18, versus moderate/ severe n = 7) as rated using the Tinnitus Handicap Inventory (THI).》。源站首次发布：2020-11-18。
【数据内容】
源站原始描述：Classifiers and features with highest accuracy for predicting severity of tinnitus (slight/ mild n = 18, versus moderate/ severe n = 7) as rated using the Tinnitus Handicap Inventory (THI)
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 4.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0241695.t004。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Neuroscience、Physiology、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：near-infrared spectroscopy、fNIRS features、Tinnitus Handicap Inventory、objective measure、tinnitu。
【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/Classifiers_and_features_with_highest_accuracy_for_predicting_severity_of_tinnitus_slight_mild_n_18_versus_moderate_severe_n_7_as_rated_using_the_Tinnitus_Handicap_Inventory_THI_/13254133
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Shoushtarian, Mehrnaz; Alizadehsani, Roohallah; Khosravi, Abbas; Acevedo, Nicola; McKay, Colette M.; Nahavandi, Saeid; et al. (2020). Classifiers and features with highest accuracy for predicting severity of tinnitus (slight/ mild n = 18, versus moderate/ severe n = 7) as rated using the Tinnitus Ha…
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-10，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Classifiers and features with highest accuracy for predicting severity of tinnitus (slight/ mild n = 18, versus moderate/ severe n = 7) as rated using the Tinnitus Handicap Inventory (THI).
- DOI：10.1371/journal.pone.0241695.t004
- 发布日期：2020-11-18
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Classifiers_and_features_with_highest_accuracy_for_predicting_severity_of_tinnitus_slight_mild_n_18_versus_moderate_severe_n_7_as_rated_using_the_Tinnitus_Handicap_Inventory_THI_/13254133
命令行下载
curl -L -o "Table 4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/25523770"
文件清单
Table 4.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
Classifiers and features with highest accuracy for predicting severity of tinnitus (slight/ mild n = 18, versus moderate/ severe n = 7) as rated using the Tinnitus Handicap Inventory (THI).
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0241695.t004（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Classifiers_and_features_with_highest_accuracy_for_predicting_severity_of_tinnitus_slight_mild_n_18_versus_moderate_severe_n_7_as_rated_using_the_Tinnitus_Handicap_Inventory_THI_/13254133）。
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