宠物图像评分预测模型评估数据集PetImageScorePredictionModelEvaluation-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 机器学习, 深度学习, 宠物, 图像评分, 模型评估, 数据集, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含了用于评估宠物图像评分预测模型性能的数据，主要由模型训练过程中的中间结果和预测结果构成。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为模型训练和评估的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能包含全球范围内的宠物图像数据。
数据维度：数据集包含多组数据，包括：
模型评估结果：如rmse（均方根误差）等指标，按fold（交叉验证折数）和epoch（训练轮数）进行记录。
预测结果：包括对训练集（OOF）和测试集（TTA）的预测结果，以及图像的特征信息，如Subject Focus、Eyes、Face等。
训练集划分信息：包括图像的Id、特征信息、bins（分箱）信息、fold等。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便数据分析和模型评估。数据集包含多个CSV文件，如score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv、oof_prediction_by_best_metric.csv、tta_prediction_by_best_metric.csv、train_skf-11bins-5fold.csv等。
来源信息：数据来源于宠物图像评分预测模型的训练和评估过程，已进行结构化处理。
该数据集适合用于深度学习模型的评估和分析，以及图像评分预测任务的研究。
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：适用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域的学术研究，如模型性能评估、特征重要性分析、预测结果可视化等。
行业应用：为宠物行业、图像识别技术公司等提供数据支持，用于改进宠物图像评分预测模型的性能，或开发相关应用。
决策支持：支持模型训练和优化过程中的决策，例如选择最佳模型、调整超参数等。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、计算机视觉等课程的实训素材，帮助学生理解模型评估流程和分析结果。
此数据集特别适合用于评估不同模型架构、超参数设置对宠物图像评分预测性能的影响，帮助用户优化模型、提升预测精度。
