模型训练评估测试结果数据集ModelTrainingEvaluationTestingResults-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：模型评估, 机器学习, 深度学习, 性能分析, 测试结果, 数据可视化, 模型训练, 阈值分析
数据概述：
该数据集包含模型训练和评估过程中的测试结果，记录了模型在不同 epoch 和阈值下的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了模型训练的 epoch 过程，未明确具体时间，可视为模型训练过程的快照。
地理范围：数据未明确地理范围，适用于通用机器学习模型训练和评估场景。
数据维度：数据集的核心数据位于 test_score.csv 文件中，包含以下字段：
epoch：训练轮数。
percentile_threshold：百分位阈值。
percentile：百分位数。
030, 040, 050：不同百分位阈值下的评估指标。
数据格式：CSV 格式，文件名为 test_score.csv，方便数据分析和可视化。 数据集还包含模型配置文件（config.yml）、训练脚本（data.py, model.py, global_config.py），以及训练过程中的可视化结果（loss.png, lr.png, metric.png）。
来源信息：数据来源于模型训练过程的输出，经过处理后形成结构化数据。
该数据集适合用于模型性能分析、训练过程监控、以及不同阈值对模型效果的影响研究。
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：适用于机器学习和深度学习领域的研究，包括模型性能评估、超参数调优、以及不同评估指标的对比分析。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别是在模型开发、优化和部署方面，如模型性能监控、预测模型优化等。
决策支持：支持模型训练过程中的决策制定，如选择最佳模型、调整训练策略等。
教育和培训：作为机器学习、深度学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型训练和评估过程。
此数据集特别适合用于分析模型在不同训练阶段和参数设置下的表现，帮助用户优化模型性能，提升预测精度。
