宠物图像特征与评分预测数据集PetImageFeatureandPawpularityPrediction-neverlim
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, 宠物评分, 图像特征, 数据分析, 计算机视觉, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的宠物图像相关数据，记录了宠物图像的多种特征以及对应的Pawpularity评分，用于训练预测宠物受欢迎程度的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球范围内的宠物图像。
数据维度：包括图像ID（Id），以及多个图像特征，如Subject Focus（主体焦点）、Eyes（眼睛）、Face（面部）、Near（近景）、Action（动作）、Accessory（配饰）、Group（群体）、Collage（拼贴）、Human（人类）、Occlusion（遮挡）、Info（信息）、Blur（模糊）等，以及Pawpularity评分（受欢迎程度）和kfold（交叉验证折数）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如train_10folds318csv、train_10folds123csv、train_10foldscsv等，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域的研究与应用。
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：适用于图像特征分析、宠物行为分析、Pawpularity评分预测等方向的学术研究。
行业应用：可以为宠物行业、社交媒体平台提供数据支持，用于提升宠物内容推荐、用户互动分析等方面的能力。
决策支持：支持宠物产品营销策略优化、用户画像分析等决策。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉相关课程的实训材料，帮助学生理解图像特征提取、模型训练和评估。
此数据集特别适合用于探索图像特征与宠物受欢迎程度之间的关系，帮助用户构建宠物图像评分预测模型，优化宠物相关内容推荐策略。
