鸟类识别预测结果与置信度数据集BirdSpeciesIdentificationPredictionResultsandConfidenceScores-kunihikofurugori
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类识别, 图像识别, 机器学习, 预测结果, 置信度, 分类模型, 生物多样性, 数据分析
数据概述：
该数据集包含鸟类图像识别模型的预测结果与置信度评分，主要用于评估模型性能和分析预测结果的可靠性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型一次性预测的结果快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推测为模型训练所用鸟类图像的分布区域。
数据维度：数据集主要包含三种CSV文件：
secondary_score_0.csv: 记录了每个鸟类类别的 secondary_score，即模型的第二层预测置信度。
primary_score_0.csv: 记录了每个鸟类类别的 primary_score，即模型的第一层预测置信度。
result.csv: 包含了每个样本的预测结果、真实标签，以及针对每个鸟类类别的预测概率值。
数据格式：数据以CSV、TXT和BIN格式提供，其中CSV文件包含结构化数据，便于分析和处理；TXT文件可能包含日志信息，BIN文件可能包含模型参数。
来源信息：数据来源于机器学习模型的预测输出结果，可能来自图像识别领域的研究或应用项目。该数据集已进行结构化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于鸟类图像识别模型的性能评估、预测结果分析和置信度校准研究。
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：适用于图像识别、机器学习和生物多样性研究，如模型性能评估、错误分析、置信度校准、类别间相似性分析等。
行业应用：可为鸟类识别相关的应用提供数据支持，如鸟类监测、生态研究、观鸟App等，用于提升识别准确性和用户体验。
决策支持：支持模型优化和改进，帮助研究人员和开发者提升识别模型的性能和可靠性。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉和生物学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的生成过程和评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同鸟类类别之间的混淆情况，分析模型预测的可靠性，并优化模型以提升识别准确率。
