图像分类模型训练预测结果数据集ImageClassificationModelTrainingPredictionResults-yosukeyama
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 深度学习, 模型评估, 预测结果, 交叉验证, 计算机视觉, 数据集, 模型训练
数据概述：
该数据集包含图像分类模型训练过程中的预测结果和模型权重，用于评估模型性能和分析预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常与模型训练周期相关。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于原始训练数据集的来源。
数据维度：数据集包含预测结果（preds）、真实标签（target）、样本ID（id）、文件路径（file_path）和交叉验证折数（fold）等信息。同时包括模型权重文件（.pth），用于模型复现和分析。
数据格式：主要为CSV格式，包括oof_score.csv和oof_df.csv，以及PyTorch模型权重文件（.pth）。
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：适用于深度学习、计算机视觉领域的模型评估和分析研究，如模型性能比较、错误分析、特征重要性分析等。
行业应用：可用于图像识别、目标检测等领域的模型优化和部署，例如医学影像分析、自动驾驶等。
决策支持：支持模型训练、参数调整和模型选择的决策制定，帮助提升模型预测准确率。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解模型评估和优化流程。
此数据集特别适合用于分析模型在不同样本上的预测表现，评估模型泛化能力，并进行模型优化和改进。
