呼吸机压力预测TF BiLSTM 7折数据集
呼吸机压力预测时间序列数据集，使用BiLSTM模型进行7折交叉验证。
基本信息
模态
时间序列
大小
1.69 GB
创建/更新时间
2021-10-03
资源简介
该数据集来源于Kaggle，包含呼吸机压力预测任务所需的时间序列数据，提供TensorFlow双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型的7折交叉验证划分，适用于开发和评估呼吸机压力预测模型。
下载信息
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使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("gpreda/ventilator-pressure-prediction-tf-bi-lstm-7f")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d gpreda/ventilator-pressure-prediction-tf-bi-lstm-7f
unzip ventilator-pressure-prediction-tf-bi-lstm-7f.zip -d ventilator-pressure-prediction-tf-bi-lstm-7f/
数据集大小约 1.69 GB。
数据说明
该数据集来源于Kaggle，包含呼吸机压力预测任务所需的时间序列数据，提供TensorFlow双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型的7折交叉验证划分，适用于开发和评估呼吸机压力预测模型。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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