社交平台评论毒性预测提交结果数据集SocialPlatformCommentToxicityPredictionSubmissionResults-ahmedengu
数据来源：互联网公开数据
标签：毒性检测, 社交媒体, 评论分析, 预测结果, 机器学习, 自然语言处理, 二元分类, 模型评估
数据概述：
该数据集包含用户在社交平台上的评论毒性预测结果，记录了每个评论的唯一标识符（id）及其对应的毒性预测概率（prediction）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，为模型预测结果的静态快照。
地理范围：数据来源于社交平台，未限定具体地理范围。
数据维度：包括“id”（评论的唯一标识符）和“prediction”（模型预测的毒性概率）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (28).csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于Jigsaw竞赛，用于评估模型在社交平台评论毒性检测任务上的表现。
该数据集适用于模型评估、结果分析和进一步的毒性检测研究。
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：适用于社交媒体评论毒性分析、模型评估与对比研究，以及自然语言处理领域的模型优化研究。
行业应用：为社交平台提供毒性检测模型评估依据，助力平台提升内容审核能力，减少有害信息的传播。
决策支持：支持平台制定内容管理策略，优化用户体验，维护社区健康。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等相关课程的案例，帮助学生理解模型评估流程和毒性检测技术。
此数据集特别适合用于分析不同模型的预测结果差异，评估模型的泛化能力，以及探索提升毒性检测准确性的方法。
