tadpole challenge:d挑战(2017)预测阿尔茨海默氏病 源码
Challenge挑战: 此代码用于参加国际阿尔茨海默氏病预测挑战赛-TADPOLE挑战 该提交文件(IBM-RES-OZ)对于横截面数据(D3)的临床预测任务达到了0.905的MAUC。 结果在论文进行了描述 脚步: 要提取特征,请运行feature extractor.py。 这会将要素另存为numpy文件在数据目录中 火车模型:运行train.py。 这将训练模型并将其保存在模型目录中 要生成排行榜提交文件,请运行generate_lb_submission.py 所需数据文件 数据/ d1_data.csv 数据/ d2_data.csv 数据/TADPOLE_D1_D2_Dict.csv 注意:d3数据是根据d2的上一次访问生成的
文件列表
tadpole-challenge-main.zip
(预估有个10文件)
tadpole-challenge-main
util.py
2KB
train.py
3KB
generate_lb_submission.py
6KB
requirements.txt
31B
feature_extractor_core.py
10KB
LICENSE
11KB
README.md
823B
data
.gitignore
2KB
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