图像分类模型预测结果数据集_Image_Classification_Model_Prediction_Results
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, 计算机视觉, 数据分析, 模型训练, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含图像分类模型的预测结果，用于评估模型在图像分类任务上的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常作为模型评估的静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像分类任务。
数据维度：数据集包含图像ID（image_id）、交叉验证折（fold）、真实标签（0_true, 1_true, 2_true, 3_true）和预测概率（0_pred, 1_pred, 2_pred, 3_pred）等关键字段。每个图像对应四个类别的真实标签和预测概率。
数据格式：CSV格式，文件名为oof.csv，方便进行数据分析和模型性能评估。此外，数据集还包含.png格式的图像和.h5格式的模型权重文件，用于模型训练和可视化。
来源信息：数据来源于模型训练和评估过程，用于分析和展示模型在不同图像上的预测表现。
该数据集适合用于模型性能评估、错误分析、模型优化和交叉验证结果分析。
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：适用于计算机视觉、深度学习领域的研究，如模型性能评估、不同模型间的对比分析、错误分析等。
行业应用：可应用于图像识别、目标检测、医学影像分析等领域，用于评估和改进相关模型的性能。
决策支持：支持模型训练和优化过程中的决策制定，例如选择合适的模型结构、调整超参数等。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估方法，提升实践能力。
此数据集特别适合用于深入分析模型预测的准确性、置信度以及错误类型，帮助用户优化模型，提升预测精度。
