使用监督学习技术预测牙科植入物失败数据集
包含747例牙科植入物固定装置数据的表格数据集，用于监督学习预测植入物失败风险。
基本信息
资源简介
使用监督学习技术预测牙科植入物失败数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Predicting the failure of dental implants using supervised learning techniques》。源站首次发布：2018-04-24。
【数据内容】
源站原始描述：A total of 747 fixtures from patients who completed their prosthodontics treatments. The dependent variable is dental implant failure; a total of 20 independent variables were collected, including age, gender, factors of missing, systemic disease, tobacco smoking, alcohol consumption, betel nut chewing, department of surgeon, surgeon experience, location of implant, bone density, ridge augmentation, Maxillary sinus augmentation, implant system, fixture length, fixture width, types of prosthesis,…
主表 dental implant failure_upload.csv 含 21 列、样本前 748 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 36.00 KB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.1227714。
【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。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://zenodo.org/records/1227714
使用许可：cc-by-nc-nd-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2020-01-24，引用时请注意版本时效。
下载信息
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