动作识别预测结果数据集_Action_Recognition_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：动作识别, 行为分析, 机器学习, 预测结果, 多分类, 计算机视觉, 深度学习, OOF
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了动作识别任务的预测结果与真实标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于模型训练和评估。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用动作识别模型评估。
数据维度：每个CSV文件包含"Id"（样本标识符）、"StartHesitation_pred"（起始犹豫预测概率）、"Turn_pred"（转身预测概率）、"Walking_pred"（行走预测概率）、"StartHesitation"（起始犹豫真实标签）、"Turn"（转身真实标签）、"Walking"（行走真实标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为exp0_oof0.csv等，其中"exp"代表实验编号，"oof"代表out-of-fold，数字代表fold编号，便于交叉验证。
来源信息：数据来源于动作识别相关的研究或竞赛，已进行模型预测和结果整理。
该数据集适合用于评估动作识别模型的性能，以及进行模型融合和分析。
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：适用于行为分析、计算机视觉和机器学习领域的学术研究，如模型性能评估、误差分析、多模态融合等。
行业应用：可为智能监控、人机交互、智能驾驶等行业提供数据支持，用于提升动作识别系统的准确性和鲁棒性。
决策支持：支持算法工程师进行模型优化，辅助构建更高效的动作识别系统。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉等课程的实训数据，帮助学生理解模型评估和交叉验证流程。
此数据集特别适合用于探索不同模型在动作识别任务上的表现，并进行模型集成，以优化最终的预测结果。
