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
资源简介
呼吸机压力预测TF BiLSTM 7折数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Ventilator Pressure Prediction TF Bi LSTM 7F》。源站首次发布：2021-10-03。
【数据内容】
源站原始描述：Ventilator Pressure Prediction TF Bi LSTM 7F
【数据结构与技术规格】
文件数 8 个，合计 2.00 GB。
【主题与分类】
主题标签：pre-trained model、health。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/gpreda/ventilator-pressure-prediction-tf-bi-lstm-7f
使用许可：CC0: Public Domain。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
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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