鸟类声音识别预测数据集BirdClefAudioClassificationPredictions-dragonzhang
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类识别, 声音分类, 机器学习, 音频分析, 预测结果, 鸟类多样性, 生物多样性, Kaggle竞赛
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle鸟类声音识别竞赛的预测结果，用于评估和分析鸟类声音的分类性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常用于静态模型评估。
地理范围：数据覆盖范围与Kaggle竞赛的音频数据相关，可能涵盖全球多个地区的鸟类声音。
数据维度：数据集核心为预测结果，包括文件路径（filepath），交叉验证折叠（fold），真实标签（true），预测标签（pred），以及针对多种鸟类物种的预测概率，每个物种对应一个预测概率列。
数据格式：CSV格式，文件名为oof.csv，方便数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为参赛者提交的模型预测结果。该数据集适用于鸟类声音识别模型的性能评估和分析。
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：适用于鸟类声音识别、音频分类、机器学习模型评估等领域的研究，如模型融合、特征重要性分析等。
行业应用：可以为环境监测、生物多样性研究等领域提供数据支持，用于自动化鸟类声音识别系统的开发与优化。
决策支持：支持生物学家、环境科学家等进行鸟类种群分布和行为的研究，辅助制定生物多样性保护策略。
教育和培训：作为机器学习、音频处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解模型评估方法和鸟类声音识别技术。
此数据集特别适合用于评估不同鸟类声音识别模型的性能，探索影响预测准确性的因素，并为构建更准确的识别系统提供参考。
