Kaggle ISIC2024
案例介绍
在Kaggle ISIC2024中，要求开发基于图像的算法，以识别具有 3D 全身照片 （TBP） 中单病灶裁剪的组织学确诊的皮肤癌病例。图像质量类似于智能手机的特写照片。设计的二元分类算法可用于无法获得专业护理的环境，并改进早期皮肤癌检测的分类，评价指标是在高于 80% 真阳性率 （TPR） 的 ROC 曲线下部分面积 （pAUC） ，以对恶性样本进行二元分类，比赛数据集由诊断性标记的图像和其他元数据组成，图像格式为 JPEG，关联的.csv文件包含二进制诊断标签 （target）、可能的输入变量（例如age_approx, sex, anatom_site_general等） 和其他属性 （例如图像源和精确诊断），一共401059行记录，56列，其中涉及对csv文件的缺失值填补，非数值特征的onthot编码，特征重要性可视化
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