用于撤机预测的LSTM模型评估指标
包含LSTM模型在撤机预测任务中的评估指标表格数据。
基本信息
资源简介
用于撤机预测的LSTM模型评估指标
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Evaluation metrics for the LSTM model for weaning prediction.》。配套论文《Estimating weaning duration from incremental dentine δ15N and δ13C using a sequence-based LSTM neural network: A deep learning framework for bioarchaeological applications》发表于 PLOS One（2025），DOI：10.1371/journal.pone.0337619。源站首次发布：2025-12-17。
【数据内容】
源站原始描述：Evaluation metrics for the LSTM model for weaning prediction
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0337619.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Neuroscience、Environmental Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。主题标签：serial isotopic data、quantify predictive uncertainty、linear developmental trajectories、incorporating temporal features、enhanced predictive performance、div >< p、deep learning framework、based long short、using 20 individuals、reconstructing weaning practices。
【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/Evaluation_metrics_for_the_LSTM_model_for_weaning_prediction_/30905511
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Ganiatsou, Elissavet; Souleles, Angelos; Papageorgopoulou, Christina (2025). Evaluation metrics for the LSTM model for weaning prediction.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Evaluation metrics for the LSTM model for weaning prediction.
- DOI：10.1371/journal.pone.0337619.t002
- 发布日期：2025-12-17
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Evaluation_metrics_for_the_LSTM_model_for_weaning_prediction_/30905511
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/60458382"
文件清单
Table 2.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
Evaluation metrics for the LSTM model for weaning prediction.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0337619.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Evaluation_metrics_for_the_LSTM_model_for_weaning_prediction_/30905511）。
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