情绪分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析,情感预测,数值标签,图像数据,深度学习,统计分析,情感分类,人机交互
数据概述：
本数据集旨在分析和预测情绪，基于数值标签和像素数据构建。数据集包含情绪标签、像素值及其在训练和测试中的应用信息。总样本量为49,400，情绪标签以数值区间形式表示，每个区间对应特定的情绪强度或类别。像素数据以图像像素强度值形式呈现，训练集和测试集分别占数据总量的82%和18%。
数据用途概述：
该数据集适用于情绪分类任务、深度学习任务以及统计分析等多种场景。研究人员可利用此数据训练机器学习模型，基于数值和图像数据实现情绪分类；开发者可将其用于卷积神经网络（CNN），通过像素强度数据预测情绪状态。此外，数据集还适合用于探索情绪强度分布及其与图像特征的关系。潜在应用场景包括情绪检测、 sentiment analysis、人机交互系统以及基于AI的反馈系统。该数据集通过结合数值和图像数据，为情绪分析提供了全面的结构化支持，适用于机器学习和深度学习的多种应用。
