鸟类声音识别模型预测结果数据集BirdSoundRecognitionModelPredictionResults-kunihikofurugori
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类识别，声音识别，机器学习，预测结果，模型评估，生物多样性，音频分析，声学数据
数据概述：
该数据集包含了一系列针对鸟类声音识别模型生成的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为模型在训练或测试阶段的输出结果。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但由于涉及鸟类声音，可能与特定地区的鸟类物种分布相关。
数据维度：数据集包含多种CSV文件，记录了不同模型对鸟类声音的预测分数。主要变量包括：Unnamed: 0（索引列），primary_only_score（主要预测分数），primary_score（主要预测分数），secondary_score（次要预测分数），以及result.csv中包含的针对多种鸟类物种的预测概率。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，包含预测分数、物种预测概率等。另有.bin文件，推测为模型文件，以及logging.txt文件，可能包含训练日志。
来源信息：数据来源可能为鸟类声音识别相关的研究项目或竞赛，具体来源信息未明确给出。
该数据集适合用于模型评估、结果分析和进一步的鸟类声音识别研究。
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：适用于鸟类声音识别、声学生态学等领域的学术研究，如模型性能评估、预测结果分析、物种分布研究等。
行业应用：可以为生物多样性监测、环境评估等行业提供数据支持，特别是在自动化鸟类监测、生态系统研究等方面。
决策支持：支持环境管理、保护规划等领域的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为机器学习、声音识别等课程的实训材料，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探索不同模型对鸟类声音的预测差异，评估模型性能，并为改进模型提供数据支撑。
