图像分类模型预测概率数据集ImageClassificationModelPredictionProbabilities-kanatotakeuchi
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 模型预测, 概率分布, 深度学习, 卷积神经网络, 多分类, 数据融合, 模型评估
数据概述：
该数据集包含多个图像分类模型对图像的预测概率输出，记录了不同模型对同一组图像的分类结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态模型预测结果。
地理范围：数据未限定特定地理区域，适用于通用图像分类任务。
数据维度：数据集包含“id”（图像编号）和“Class_1”到“Class_9”（九个类别的预测概率）等字段，每个类别对应一个预测概率值，反映了模型对图像属于该类别的置信度。
数据格式：CSV格式，包含1.74378_ens.csv、1dCNN 1.74426.csv和1dCNN 1.74427.csv三个文件，每个文件包含相同的列结构，但可能来自不同的模型或训练配置。数据已进行标准化处理，便于直接用于模型评估和分析。
该数据集适合用于模型比较、集成学习以及对模型预测结果进行深入分析。
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：适用于深度学习、计算机视觉领域的学术研究，如模型融合、预测概率校准、模型鲁棒性分析等。
行业应用：可以为图像识别、目标检测等领域提供模型评估和优化的数据支持，例如在安防监控、自动驾驶、医学影像分析等领域。
决策支持：支持基于模型预测结果的决策制定，例如在图像检索、内容推荐等系统中，根据预测概率进行排序和筛选。
教育和培训：作为深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型输出、评估模型性能，以及探索模型融合的策略。
此数据集特别适合用于探索不同模型预测结果的差异，评估模型性能，以及进行模型集成，从而提升图像分类的准确性和鲁棒性。
