系统评价与特征集下cNB分类器平均性能数据
该数据集来自 figshare，包含 1 个文件 Table_4.xls，记录 cNB 分类器在系统评价与不同特征集下的平均性能
基本信息
资源简介
系统评价与特征集下cNB分类器平均性能数据
Mean performance of the cNB classifier by systematic review and feature set.
该数据集来自 figshare，包含 1 个文件 Table_4.xls，记录 cNB 分类器在系统评价与不同特征集下的平均性能。数据涉及成釉细胞瘤、流感、半乳甘露聚糖、疟疾、器官移植等主题，给出基线 F3 值及 F3、精确率、分类误差、召回率的 Friedman 检验结果。可用于比较分类器在不同特征集与主题上的表现，评估文本挖掘与自然语言处理方法在系统评价中的效果（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Feature Engineering and a Proposed Decision-Support System for Systematic Reviewers of Medical Evidence》发表于 PLoS ONE（2014），DOI：10.1371/journal.pone.0086277。源站首次发布：2014-01-27。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：a基线 F3（%）：成釉细胞瘤 = 40.20；流感 = 38.96；半乳甘露聚糖 = 31.00；疟疾 = 58.82；器官移植 = 32.03。所有平均 F3 值均超过基线值，单尾 Z 检验，P<0.05。b较高秩与较好性能相关。c较低秩与较好性能相关。d F3、精确率和分类误差的平均秩显著不同：Friedman 检验平均 F3 秩（4 df）= 9.760，P = .045；Friedman 检验平均精确率秩（4 df）= 16.480，P = .002；Friedman 检验平均分类误差秩（4 df）= 16.480，P = .002。e Friedman 检验平均召回率秩（4 df）= 1.980，P = .739，NS。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0086277.t004。
【主题与分类】
源站学科分类：Biological Sciences、Medicine、Science Policy、Sociology。主题标签：Computational biology、text mining、Natural Language Processing、Ontology and logics、Clinical research design、Systematic reviews、Non-clinical medicine、Health care policy、Comparative effectiveness research、Evidence-based medicine。本站分类：口颌系统疾病/成釉细胞瘤。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biological Sciences、Medicine、Science Policy、Sociology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Mean_performance_of_the_cNB_classifier_by_systematic_review_and_feature_set_/915095
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Bekhuis, Tanja; Tseytlin, Eugene; J. Mitchell, Kevin; Demner-Fushman, Dina (2015). Mean performance of the cNB classifier by systematic review and feature set.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-03，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：Mean performance of the cNB classifier by systematic review and feature set.
- DOI：10.1371/journal.pone.0086277.t004
- 发布日期：2014-01-27
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Mean_performance_of_the_cNB_classifier_by_systematic_review_and_feature_set_/915095
命令行下载
curl -L -o "Table_4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/1362823"
文件清单
Table_4.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 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
a基线F3（%）：成釉细胞瘤=40.20；流感=38.96；半乳甘露聚糖=31.00；疟疾=58.82；器官移植=32.03。所有平均F3值均超过基线值，单侧Z检验，P值。排名越高表示性能越好。
c排名越低表示性能越好。
dF3、精确率和分类误差的平均排名存在显著差异：F3平均排名的Friedman检验（4自由度）=9.760，P=.045；精确率平均排名的Friedman检验（4自由度）=16.480，P=.002；分类误差平均排名的Friedman检验（4自由度）=16.480，P=.002。
e召回率平均排名的Friedman检验（4自由度）=1.980，P=.739，无显著性。
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0086277.t004（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Mean_performance_of_the_cNB_classifier_by_systematic_review_and_feature_set_/915095）。
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