神经网络预测概率数据集NeuralNetworkPredictionProbabilityDataset-rosekillerx
数据来源：互联网公开数据
标签：神经网络, 预测概率, 模型评估, 机器学习, 数据分析, 二分类, 预测结果, 神经网络模型
数据概述：
该数据集包含使用神经网络模型生成的预测概率数据，主要用于模型评估和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型在特定时间点生成的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用模型预测结果。
数据维度：数据集包含多个由神经网络模型预测得到的概率值，具体字段信息为“Und: 0-0-1-2”，其中可能包含模型预测的样本ID、预测类别概率等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：ffnn_y_pred_prob_tecsv和ffnn_y_pred_probcsv，方便数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于神经网络模型的预测输出，已进行结构化处理。
该数据集适合用于模型评估、预测结果分析以及机器学习算法的性能分析。
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：适用于机器学习、深度学习领域的学术研究，如模型性能评估、预测结果可视化、不同模型比较等。
行业应用：可以为人工智能相关行业提供数据支持，特别是在模型优化、风险评估、决策支持等方面。
决策支持：支持模型在特定任务中的决策制定，例如在二分类问题中，可以根据预测概率进行决策。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型预测结果的含义和应用。
此数据集特别适合用于分析神经网络模型的预测行为，评估模型在不同样本上的表现，并优化模型参数以提升预测精度。
