皮肤病变图像分类模型评估数据集SkinLesionImageClassificationModelEvaluationDataset-luisantonioaguilar
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像分类, 深度学习, 模型评估, 医学影像, 机器学习, 诊断辅助, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含用于评估皮肤病变图像分类模型性能的数据，主要来源于模型训练过程中的验证集和测试集，以及模型提交结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常用于评估模型在特定时间点的性能表现。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的皮肤病变图像。
数据维度：数据集主要由两类文件组成：
submission.csv：包含图像名称（image_name）和模型预测的类别（target），用于评估模型在测试集上的分类效果。
check_workflow/fold_0/下的多个.csv文件：记录了模型在训练和验证过程中，每个epoch的损失值（losses）、学习率（lr_rates）、精确率（precision）、召回率（recall）和F1分数（f1_scores）等指标，用于评估模型的训练过程和性能。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于模型训练和评估过程，具体来源未详细说明，但通常与公开的皮肤病变图像数据集相关。
该数据集适合用于评估皮肤病变图像分类模型的性能，并深入分析模型的训练过程。
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：适用于医学影像分析、深度学习模型评估等领域的学术研究，如皮肤病变分类模型的性能比较、模型优化策略研究等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于皮肤病变辅助诊断系统的开发和性能评估。
决策支持：支持医生在诊断过程中使用AI辅助工具，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为机器学习和计算机视觉课程的实训数据，帮助学生理解模型评估方法和皮肤病变分类。
此数据集特别适合用于评估皮肤病变图像分类模型的泛化能力和在实际应用中的表现，并优化模型结构和参数设置。
