图像分类模型预测结果数据集ImageClassificationModelPredictionResults-yosukeyama
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, 模型评估, 数据分析, 交叉验证, 结果分析
数据概述：
该数据集包含图像分类模型的预测结果，主要用于评估模型性能和分析预测效果。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间信息，通常用于模型训练与评估的静态分析。
地理范围：数据范围取决于原始训练数据集，未在当前数据集中体现。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中oof_score.csv和oof_df.csv文件提供了关键信息，包括图像ID (id)，真实标签 (target)，图像文件路径 (file_path)，交叉验证的折数 (fold)，以及模型的预测概率 (preds)。另外，还包含多个.pth文件，这些文件很可能是训练好的模型权重，以及.log文件。
数据格式：数据以CSV和.pth格式存储，CSV文件便于数据分析，.pth文件为PyTorch模型权重文件。
来源信息：数据来源于模型训练和验证过程，用于评估模型性能。
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、深度学习领域的学术研究，如模型评估、误差分析、模型融合等。
行业应用：可用于图像识别、图像分类等相关行业，例如医学影像分析、遥感图像分析等。
决策支持：支持模型优化，帮助改进模型架构、调整超参数等，提升预测精度。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉课程的辅助材料，帮助学生理解模型预测结果的分析方法。
此数据集特别适合用于分析模型在不同图像上的预测表现，评估模型在不同折数上的性能，从而优化模型结构，提升整体预测效果。
