实例介绍
【实例简介】
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
【实例截图】
【核心代码】
16359647657132516317.zip
└── tadpole-challenge-main
├── data
├── feature_extractor_core.py
├── feature_extractor.py
├── generate_lb_submission.py
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
└── util.py
2 directories, 8 files
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
【实例截图】
【核心代码】
16359647657132516317.zip
└── tadpole-challenge-main
├── data
├── feature_extractor_core.py
├── feature_extractor.py
├── generate_lb_submission.py
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