图像分类模型五折交叉验证推断结果数据集ImageClassificationModel5-foldCross-validationInferenceResults-kyoshioka47
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 深度学习, 模型推断, 交叉验证, 计算机视觉, 目标识别, 预测结果, 数据集评估
数据概述：
该数据集包含了图像分类模型在五折交叉验证（Cross-validation）下的推断结果。数据记录了模型对图像的预测标签及其置信度，用于评估模型性能和进行进一步分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型在特定时间点上的推断结果。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，主要关注图像内容。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
index：图像在数据集中的索引。
image_id：图像的唯一标识符，通常为文件名。
label：图像的真实标签，表示图像的类别。
fold：交叉验证的折数，表明该样本属于哪一折的验证集。
logits0-logits4：模型对每个类别的预测概率，用于计算模型的置信度。
数据格式：CSV格式，文件名为train_inference_5folds.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于图像分类模型的推断结果，经过了模型的处理和预测。
该数据集适合用于模型评估、性能分析和结果可视化。
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：适用于计算机视觉、深度学习领域的学术研究，如模型性能评估、不同模型间的比较分析、模型融合等。
行业应用：为图像识别、目标检测等行业提供数据支持，尤其适用于优化图像分类模型、提升预测准确率。
决策支持：支持模型优化策略的制定，帮助提升模型在实际应用中的表现。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉课程的实践材料，用于模型训练、评估和结果分析。
此数据集特别适合用于评估模型的泛化能力、分析模型在不同类别上的表现差异，并为模型的改进提供依据。
