宠物图片受欢迎程度预测数据集PetImagePawpularityPrediction-bhaskardey09
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 机器学习, 二元分类, 图像特征, 深度学习, 计算机视觉, 评估
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，但涵盖了宠物图片相关的视觉特征。
数据维度：数据集包括图片ID（Id）、12个与图片内容相关的特征（Subject Focus, Eyes, Face, Near, Action, Accessory, Group, Collage, Human, Occlusion, Info, Blur）以及目标变量Pawpularity（受欢迎程度，数值型，范围0-100）。
数据格式：提供了CSV格式的val.csv文件，包含特征和目标变量，以及submission.csv文件，用于提交预测结果。还包含一个.h5文件，可能是预训练模型。
来源信息：数据来源于公开的宠物图片数据集，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于图像分类、回归任务，以及探索图像特征与受欢迎程度之间的关系。
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、机器学习领域的学术研究，如图像特征分析、深度学习模型构建等。
行业应用：可以为宠物行业、社交媒体平台提供数据支持，例如用于预测宠物图片在社交媒体上的受欢迎程度。
决策支持：支持社交媒体平台或宠物产品推广方，优化图片内容策略，提升用户互动。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像特征提取与预测模型构建。
此数据集特别适合用于研究影响宠物图片受欢迎程度的因素，并构建预测模型，帮助用户优化图片内容，提升用户参与度。
