尿路感染预测模型验证数据测试特征

尿路感染预测模型在验证数据上的测试特征数据集,用于评估模型性能。

Figshare
2018-03-08 更新
浏览 11
表格urine culture resultsantibiotic administrationEDprovider judgmentlaboratory resultsUTI diagnosisprovider judgment proxyemergency departmentretrospective cohort analysisBackground Urinary tract infectionmodel
Test characteristics of UTI prediction models on validation data*.

基本信息

模态
表格
大小
0.000009728 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2018-03-08
版本
v1

资源简介

尿路感染预测模型验证数据测试特征

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Test characteristics of UTI prediction models on validation data*.》。源站首次发布:2018-03-07。

【数据内容】

源站原始描述:Test characteristics of UTI prediction models on validation data*

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 9.73 KB。Table 4.xls:application/vnd.ms-excel,9.73 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0194085.t004。

【主题与分类】

源站学科分类:Medicine、Cell Biology、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Cancer、Infectious Diseases。主题标签:urine culture results、antibiotic administration、ED、provider judgment、laboratory results、UTI diagnosis、provider judgment proxy、emergency department、retrospective cohort analysis、Background Urinary tract infection。

【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/Test_characteristics_of_UTI_prediction_models_on_validation_data_sup_sup_/5959435

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Taylor, R. Andrew; Moore, Christopher L.; Cheung, Kei-Hoi; Brandt, Cynthia (2018). Test characteristics of UTI prediction models on validation data*.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-05-31,引用时请注意版本时效。

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使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/10675666"

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

Test characteristics of UTI prediction models on validation data*.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0194085.t004(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Test_characteristics_of_UTI_prediction_models_on_validation_data_sup_sup_/5959435)。

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