图像分类模型预测结果数据集ImageClassificationModelPredictionResults-vasiliygorelov
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 模型预测, 深度学习, 目标识别, 预测结果, CatBoost, ResNet18, EfficientNetB1
数据概述：
该数据集包含了多个图像分类模型（ResNet18、EfficientNetB1以及其全卷积变体）的预测结果，用于评估和分析模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型在特定时间点对数据集的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，属于通用图像分类任务的预测结果。
数据维度：数据集包含四个关键字段：resnet18_Prediction（ResNet18模型的预测结果）、effnetb1full_Prediction（EfficientNetB1全卷积模型的预测结果）、effnetb1_Prediction（EfficientNetB1模型的预测结果），以及Target（真实标签或目标值）。
数据格式：CSV格式，文件名为model_predictions.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据集来源于图像分类模型，经过了CatBoost处理，用于比较不同模型的预测效果。
该数据集适合用于评估不同图像分类模型的预测准确性、对比模型间的差异，以及进行模型融合等研究。
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：适用于图像分类、模型评估、模型融合等研究，例如分析不同模型在不同类别上的预测表现差异，以及研究模型集成策略。
行业应用：为计算机视觉、人工智能等领域提供数据支持，特别是在图像识别、目标检测等应用中，用于优化模型选择和性能。
决策支持：支持模型选择和优化，帮助研究人员和工程师在实际应用中选择最适合的模型。
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的分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同模型在图像分类任务中的表现差异，以及分析模型预测结果与真实标签之间的关系，从而提升模型性能和应用效果。
