鸟类声音识别模型预测结果数据集_Bird_Sound_Recognition_Model_Predictions
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 声音识别, 机器学习, 预测结果, 鸟类分类, 生物多样性, 深度学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了基于Resnest50深度学习模型在鸟类声音识别任务上的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但文件名中包含日期信息（如20230718），推测为模型在特定时间点对鸟类声音样本的预测结果。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但鸟类种类涵盖了全球范围内的常见鸟类。
数据维度：每个CSV文件包含多个鸟类种类的预测概率，每个种类对应一个列，行代表不同的声音样本。
数据格式：CSV格式，文件名具有统一的命名规则，如birdclef_resnest50_fold0_epoch_12_f1_val_04764_20230718204621.csv，其中包含模型名称、训练折数、训练轮数、验证集F1值以及生成日期等信息。
来源信息：数据来源于Resnest50深度学习模型在BirdCLEF比赛数据集上的预测结果，该数据集经过了预处理和模型训练。
该数据集适合用于鸟类声音识别模型的评估、分析和进一步优化。
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：适用于鸟类声音识别、生物多样性监测、声学生态学等领域的研究，可用于分析不同模型配置、训练策略对预测结果的影响。
行业应用：为生态监测、环境评估、野生动物保护等行业提供数据支持，可用于自动化鸟类种类识别、声音事件检测等。
决策支持：支持环境管理部门的决策制定，辅助野生动物保护策略的制定和实施。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、生物声学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的分析方法。
此数据集特别适合用于评估不同模型在鸟类声音识别任务上的性能，分析预测结果的分布特征，并探索提高识别准确率的方法。
