声音事件检测预测结果数据集SoundEventDetectionPredictionResults-itsuki9180
数据来源：互联网公开数据
标签：声音事件检测, 机器学习, 预测结果, 模型评估, 交叉验证, 目标检测, 音频分析, 数据融合
数据概述：
该数据集包含声音事件检测任务的预测结果，记录了模型在特定音频片段上的预测概率和真实标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型在静态数据集上的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用声音事件检测模型评估。
数据维度：数据集包括“id”（音频片段标识符），“target”（真实标签，代表音频中是否存在特定声音事件，通常为二元分类），“preds”（模型预测的概率，表示模型认为该音频片段包含目标声音事件的置信度），“fold”（交叉验证折数，用于模型训练和评估）。
数据格式：CSV格式，包含多组预测结果文件，如oof_onthefly.csv（OOF：Out-of-Fold，即交叉验证的预测结果）和submission_*.csv（提交文件，通常用于模型评估或竞赛）。
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：适用于声音事件检测、音频分类、目标检测等领域的研究，可用于模型性能评估、特征分析和模型融合等。
行业应用：为音频监控、智能安防、环境监测等行业提供数据支持，可用于提升声音事件检测系统的准确性和鲁棒性。
决策支持：支持在音频分析相关领域的决策制定，例如优化声音事件检测算法，改进模型训练策略。
教育和培训：作为声音事件检测、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的分析和应用。
此数据集特别适合用于评估不同模型在声音事件检测任务上的表现，探索模型预测结果与真实标签之间的关系，并优化模型性能，提升检测精度。
