uDART: Early Prediction for ARDS via Unsupervised Domain Adaptation

❗Check

uni가 붙은 .py파일은 DA를 적용하지 않고 Source로만 학습하는 파일. 각종 하이퍼파라미터들이나 Setting은 main.py의 argparser 참고.
_uni는 DA가 적용되지 않은 비교를 위한 것으로 Source Data로만 학습하고 Target Data 평가

dataset 폴더에 mimic , eicu csv.gz 파일 있는지 확인
requriments 파일 실행
preproc.py 실행 'MIMIC Nums of Columns 123 | eICU Nums of Columns 122' 이렇게 출력되면 정상 실행.
data_cut_off.py : Cut-Off by Event

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 10 Commits
.DS_Store		.DS_Store
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_original.md		README_original.md
data_cutoff_event.py		data_cutoff_event.py
data_provider.py		data_provider.py
domain.py		domain.py
evaluation.py		evaluation.py
functions.py		functions.py
losses.py		losses.py
main.py		main.py
main_uni.py		main_uni.py
model.py		model.py
model_uni.py		model_uni.py
poster.png		poster.png
preproc.py		preproc.py
requirements		requirements
setup.py		setup.py
tab-vs-ft.png		tab-vs-ft.png
tab.png		tab.png
test.py		test.py
test.sh		test.sh
train.sh		train.sh
visualize.sh		visualize.sh
visualize_map.py		visualize_map.py
visualize_map_uni.py		visualize_map_uni.py