宠物图片视觉特征与受欢迎程度预测数据集PetImageVisualFeaturesandPawpularityPrediction-mmaymay
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 视觉特征, 机器学习, 预测模型, 卷积神经网络, 计算机视觉, 数据集
数据概述：
该数据集包含宠物图片的视觉特征数据，用于预测图片的受欢迎程度（Pawpularity）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包括142个特征，其中前141个为VGG模型提取的视觉特征，最后一个字段“Pawpularity”为目标变量，表示图片的受欢迎程度，以及"kfold"、"pred"、"modelfold"等辅助字段。
数据格式：数据以CSV和PKL格式提供。CSV文件（vgg_rc.csv）包含了VGG模型提取的视觉特征和Pawpularity。PKL文件（SVR_fold_*.pkl）可能包含了支持向量回归模型的训练结果或中间数据。
来源信息：数据集来源于宠物图片数据，并经过VGG模型提取特征和Pawpularity标注。
该数据集适合用于图像特征分析、受欢迎程度预测和机器学习模型的训练与评估。
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、机器学习和图像识别领域的学术研究，如图像特征对Pawpularity的影响分析、不同模型预测性能比较等。
行业应用：可应用于宠物社交平台、宠物电商等，用于优化图片展示策略，提升用户参与度和产品销售。
决策支持：支持平台运营方进行数据驱动的决策，例如根据图片特征调整推荐算法、优化用户体验。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员实践模型训练、特征分析等。
此数据集特别适合用于研究图片视觉特征与用户反馈之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升图片内容的吸引力，实现对宠物图片受欢迎程度的量化评估。
