宠物图像Pawpularity预测模型训练数据集PetImagePawpularityPredictionModelTrainingData-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：宠物图像, 图像识别, 机器学习, 深度学习, Pawpularity, 宠物喜爱度, 图像分类, 模型训练
数据概述：
该数据集包含用于训练宠物图像Pawpularity（宠物受欢迎程度）预测模型的各种数据，主要用于评估宠物图像的受欢迎程度。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，但数据集中包含宠物图像，可能涵盖全球范围。
数据维度：
* score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv：包含模型在不同折（fold）上的训练表现，包括logloss、RMSE等指标，以及是否使用测试时增强（TTA）的对比。
* oof_prediction_by_best_metric.csv：包含模型的OOF（Out-of-Fold）预测结果，包括图像ID、图像特征（如Subject Focus, Eyes, Face等）、Pawpularity值、以及分箱（bins）信息。
* tta_prediction_by_best_metric.csv：包含使用TTA的预测结果，与oof_prediction_by_best_metric.csv结构类似。
* train_skf-11bins-5fold.csv：包含训练集信息，包括图像ID、图像特征、Pawpularity值、分箱信息以及折信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。数据已进行预处理，包括特征提取和标签编码。
该数据集适用于训练和评估宠物图像Pawpularity预测模型。
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、深度学习等领域的学术研究，可以用于探索图像特征与宠物受欢迎程度之间的关系。
行业应用：为宠物行业提供数据支持，可用于构建宠物图像评估系统、个性化推荐系统等，帮助用户更好地了解宠物受欢迎程度。
决策支持：支持宠物相关产品的市场营销、产品定价等决策制定，帮助企业优化营销策略。
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熟悉图像分类、回归模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索影响宠物图像Pawpularity的因素，以及构建更准确的预测模型，从而提升宠物相关产品的市场表现。
