视觉疲劳校准实验数据VisualFatigueCalibrationExperimentData-khotta
数据来源：互联网公开数据
标签：视觉疲劳, 校准实验, 行为数据, 数据分析, 机器学习, 模型评估, 实验设计, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自视觉疲劳校准实验的数据，记录了不同条件下实验对象的视觉表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态实验结果。
地理范围：数据未标注地理位置，可视为通用实验数据。
数据维度：数据集包括多个关键维度，例如：subject（实验对象）、view（视角）、model（模型）、pattern（模式）、level（水平）、id（标识符）和value（数值）。
数据格式：CSV格式，文件名为calibration_kagglecsv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于视觉疲劳相关的实验，已进行结构化整理。
该数据集适合用于视觉疲劳相关的研究，以及数据建模和机器学习等技术应用。
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：适用于视觉疲劳、人机交互等领域的研究，如视觉疲劳程度量化、不同实验条件下的视觉表现对比分析等。
行业应用：可以为虚拟现实（VR）、增强现实（AR）设备制造商，以及游戏开发商提供数据支持，用于优化用户体验，降低视觉疲劳。
决策支持：支持实验设计优化，以及视觉疲劳相关产品的性能评估。
教育和培训：作为视觉科学、人机交互等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解视觉疲劳相关的实验数据分析。
此数据集特别适合用于探索视觉疲劳的规律与影响因素，帮助用户实现对视觉疲劳的量化评估和优化。
