猜相关性游戏图像数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：散点图,相关性分析,图像识别,机器学习,数据可视化,统计建模
数据概述：
本数据集包含150,000个散点图图像文件（ PNG 格式），存储于 train_imgs.zip 文件中，以及一个 CSV 文件，记录了每个散点图对应的真实线性相关系数。这些散点图数据集是基于“猜相关性”游戏设计的，旨在比较机器和人类在从散点图中猜测相关性方面的表现。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 相关性分析：研究散点图中变量之间的线性关系及其相关系数。
2. 图像识别：用于训练和评估机器学习模型，从散点图中识别和预测相关性。
3. 机器学习模型训练：帮助模型学习从视觉模式中提取相关性信息的能力。
4. 数据可视化研究：分析散点图的视觉特征及其与相关性之间的关系。
5. 比较研究：用于比较人类与机器在相关性判断任务中的表现差异。
本数据集为研究相关性分析、图像识别以及统计建模提供了丰富的视觉数据资源，适用于学术研究、算法开发及教学演示等多种场景。
