宠物图片受欢迎程度预测数据集_Pet_Image_Pawpularity_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 机器学习, 图像分类, 计算机视觉, 数据集, 宠物图片, 评分预测
数据概述：
该数据集包含来自宠物图片的数据，记录了宠物图片的视觉特征以及其受欢迎程度的评分。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：数据来源未明确标注，推测为全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包括多个特征，如“Subject Focus”、“Eyes”、“Face”、“Near”、“Action”、“Accessory”、“Group”、“Collage”、“Human”、“Occlusion”、“Info”、“Blur”等，以及“Pawpularity”（受欢迎程度评分）、“path”（图片路径）、“norm_score”（标准化评分）、“bins”（评分分箱）和“fold”（交叉验证折数）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为train_df.csv，包含结构化数据。此外，还包含一个.pkl文件，可能用于存储模型或其他辅助数据。
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：适用于图像识别、计算机视觉、机器学习等领域的研究，例如，探索影响宠物图片受欢迎程度的视觉特征。
行业应用：可以为宠物行业提供数据支持，特别是在宠物图片推荐、社交媒体内容分析等方面。
决策支持：支持宠物相关产品的市场营销策略优化和用户行为分析。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解图像数据分析。
此数据集特别适合用于探索宠物图片视觉特征与受欢迎程度之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升图片推荐的准确性。
