模型训练测试评估指标数据集ModelTrainingTestingEvaluationMetrics-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：模型评估, 机器学习, 训练指标, 性能分析, 数据可视化, 深度学习, 评估指标, 模型优化
数据概述：
该数据集包含模型训练过程中的测试评估指标数据，记录了模型在不同训练轮次下的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了模型训练过程中的不同轮次，具体时间未明确，但反映了模型随时间推移的性能变化。
地理范围：数据未涉及地理范围，主要关注模型在特定任务上的表现。
数据维度：数据集的核心是测试评估指标，包括epoch（训练轮次）、percentile_threshold（阈值）、percentile（百分位数）以及不同阈值下的指标（030, 040, 050）。这些指标用于量化模型在测试集上的表现。
数据格式：CSV格式，文件名为test_score.csv，方便数据分析和可视化。数据集还包含模型文件（.pth）、配置文件（.yml）、代码文件（.py）和可视化结果（.png）。
来源信息：数据来源于模型训练过程中的评估，通过记录模型在测试集上的表现来生成。
该数据集适合用于模型性能分析、训练过程监控、超参数调优等任务。
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：适用于机器学习和深度学习领域的学术研究，如模型性能评估、训练过程可视化、不同优化策略对比等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，尤其适用于模型研发、性能监控、模型部署与维护等环节。
决策支持：支持模型研发人员进行模型优化、超参数调整等决策，从而提升模型性能。
教育和培训：作为人工智能与机器学习课程的实训材料，帮助学生理解模型评估方法，掌握模型性能分析技巧。
此数据集特别适合用于分析模型训练过程中各项指标的变化趋势，评估模型性能，并为模型优化提供数据支持。
