图像识别分类预测数据集ImageRecognitionClassificationPrediction-esansusthytardio
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 分类预测, 机器学习, 计算机视觉, CIFAR-10, 数据集, 深度学习, 预测结果
数据概述：
该数据集包含来自CIFAR-10数据集的图像分类预测结果，记录了模型对图像的类别预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态预测结果。
地理范围：数据基于CIFAR-10数据集，该数据集包含来自全球范围的图像样本。
数据维度：数据集包含“id”（图像的标识符）和“category”（模型预测的类别标签，数值型，代表CIFAR-10数据集中的10个类别之一）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为perceptron_submission.csv，便于数据分析和结果展示。
来源信息：数据来源于机器学习实践项目，基于CIFAR-10数据集，提供了模型预测的类别标签。该数据集适合用于模型评估、结果分析和进一步的图像识别研究。
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：适用于图像识别、深度学习领域的学术研究，如模型评估、误差分析、预测结果可视化等。
行业应用：可以为计算机视觉相关行业提供数据支持，尤其是在图像分类、目标检测等领域。
决策支持：支持模型优化、算法改进和预测结果的评估。
教育和培训：作为机器学习和深度学习课程的实训材料，帮助学生理解模型预测结果，提升实践技能。
此数据集特别适合用于分析模型在CIFAR-10数据集上的预测表现，帮助用户了解模型预测的准确性、错误类型，以及模型改进的方向。
