脱机预测ROC数据集
提供预测脱机结果的各种因子的ROC曲线下面积数据，用于重症监护中脱机结局评估。
基本信息
资源简介
脱机预测ROC数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Area under the receiver operating characteristic (ROC) curves for various predictors of weaning outcomes in the study patients.》。源站首次发布：2019-08-08。
【数据内容】
源站原始描述：Area under the receiver operating characteristic (ROC) curves for various predictors of weaning outcomes in the study patients
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 6.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0220699.t006。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified。主题标签：patients Background Critically-ill、TPA、ROC、Methods Ninety-six patients、psoas muscle area、AUC、outcome、DtW、sarcopenia、ICU mortality。
【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/Area_under_the_receiver_operating_characteristic_ROC_curves_for_various_predictors_of_weaning_outcomes_in_the_study_patients_/9392564
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Kou, Hao-Wei; Yeh, Chih-Hua; Tsai, Hsin-I; Hsu, Chih-Chieh; Hsieh, Yi-Chung; Chen, Wei-Ting; et al. (2019). Area under the receiver operating characteristic (ROC) curves for various predictors of weaning outcomes in the study patients.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，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：Area under the receiver operating characteristic (ROC) curves for various predictors of weaning outcomes in the study patients.
- DOI：10.1371/journal.pone.0220699.t006
- 发布日期：2019-08-08
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Area_under_the_receiver_operating_characteristic_ROC_curves_for_various_predictors_of_weaning_outcomes_in_the_study_patients_/9392564
命令行下载
curl -L -o "Table 6.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/17006516"
文件清单
Table 6.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
Area under the receiver operating characteristic (ROC) curves for various predictors of weaning outcomes in the study patients.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0220699.t006（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Area_under_the_receiver_operating_characteristic_ROC_curves_for_various_predictors_of_weaning_outcomes_in_the_study_patients_/9392564）。
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