宠物图片Pawpularity预测评估数据集PetImagePawpularityPredictionEvaluationDataset-mbonyani
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 机器学习, 评分预测, 深度学习, 数据集, 模型评估, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自宠物图片数据集的Pawpularity评分预测结果，用于评估机器学习模型在预测宠物图片受欢迎程度方面的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为针对特定宠物图片集合的评估结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球宠物图片场景。
数据维度：
Id：图片唯一标识符。
fold：交叉验证折数（0-4），用于模型训练与评估。
true：图片的真实Pawpularity评分。
pred：模型预测的Pawpularity评分。
数据格式：CSV格式，包括oof.csv（模型预测结果）和submission.csv（提交文件，用于竞赛或评估）两个文件，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于宠物图片数据集，经过模型预测处理，包含了真实的评分与预测结果，以及交叉验证的折数信息。
该数据集适合用于评估宠物图片Pawpularity评分预测模型的性能，并进行模型优化。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、机器学习等领域的研究，尤其是在图像评分预测、模型评估、交叉验证等方面。
行业应用：可为宠物社交平台、电商平台等提供数据支持，用于提升图片推荐、用户互动等方面的效果。
决策支持：支持模型选择、优化与评估，帮助决策者提升模型预测的准确性和可靠性。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解模型评估与优化。
此数据集特别适合用于评估和比较不同模型在Pawpularity预测任务中的表现，并探索影响预测准确性的因素，如图像特征、模型结构等。
