图像分类模型预测结果数据集ImageClassificationModelPredictionResults-ks2019
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 深度学习, 模型预测, 计算机视觉, 医学影像, 目标检测, 数据分析, 模型评估
数据概述：
该数据集包含图像分类模型的预测结果及相关信息，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，可视为特定模型训练与评估的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于原始图像数据集的来源。
数据维度：数据集包含模型预测的概率、真实标签、图像名称、交叉验证折叠信息等，以及训练过程中的损失、准确率等指标。具体字段包括：image_name (图像文件名), target (真实标签), 预测概率, fold (交叉验证折叠编号), predicted (预测标签), epoch (训练轮次), auc (曲线下面积), binary_accuracy (二元准确率), loss (损失), lr (学习率), val_auc (验证集auc), val_binary_accuracy (验证集二元准确率), val_loss (验证集损失)。
数据格式：数据以CSV、JSON和H5格式提供，CSV文件用于存储预测结果和模型评估指标，JSON文件包含模型配置信息，H5文件可能存储模型权重或训练日志。
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：适用于深度学习模型性能评估、模型比较、错误分析等研究，例如在医学影像分析、目标检测等领域。
行业应用：可为图像识别、图像分类等行业应用提供数据支持，例如在图像检索、智能监控、内容审核等方面。
决策支持：支持模型优化、参数调整、算法改进等方面的决策。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉等课程的实训数据，用于学生理解模型预测结果、进行模型评估与分析。
此数据集特别适合用于分析模型预测的准确性、评估模型在不同数据子集上的表现，以及优化模型结构和训练策略，从而提高模型的泛化能力。
