宠物图片特征与受欢迎程度预测数据集PetImageFeatureandPawpularityPrediction-kingkong153
数据来源：互联网公开数据
标签：宠物, 图片识别, 机器学习, 图像分类, 宠物福利, 数据分析, 特征工程, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Petfinder.my平台的宠物图片信息，用于预测宠物的受欢迎程度（Pawpularity）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图片特征集合。
地理范围：数据来源于Petfinder.my平台，但未明确标注宠物来源地，推测为该平台覆盖地区。
数据维度：数据集包含多个特征，如：Id（图片唯一标识符），Subject Focus（主体焦点），Eyes（眼睛是否可见），Face（面部是否可见），Near（是否近景），Action（是否有动作），Accessory（是否有配件），Group（是否有多只宠物），Collage（是否为拼贴图），Human（是否有人），Occlusion（是否有遮挡），Info（是否有额外信息），Blur（是否有模糊），Pawpularity（受欢迎程度，目标变量），bins（Pawpularity分箱），fold（交叉验证折数）。
数据格式：CSV格式，包含5_folds.csv和10_folds.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Petfinder.my平台，已进行特征提取和Pawpularity标签标注。
该数据集适合用于图像识别、机器学习和宠物福利相关的研究。
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、机器学习、计算机视觉等领域的研究，例如宠物图片特征分析、受欢迎程度预测、图像质量评估等。
行业应用：为宠物领养平台、宠物社交应用等提供数据支持，用于优化图片展示、改进推荐算法、评估宠物受欢迎程度等。
决策支持：支持宠物福利机构和领养平台制定更有效的推广策略，提升宠物领养率。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生理解图像特征提取、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索宠物图片特征与受欢迎程度之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升宠物领养平台的运营效率。
