图像识别实体数值预测数据集ImageRecognitionEntityValuePredictionDataset-himacode24
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别，实体识别，数值预测，机器学习，计算机视觉，数据集，测试集，训练集
数据概述：
该数据集包含从图像中识别实体并预测其数值的数据，主要用于训练和评估图像识别模型在特定场景下的数值预测能力。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像识别与数值预测任务。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，包括：
train.csv：包含用于训练的数据，字段包括图像链接（image_link）、实体分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）和实体数值（entity_value）。
test.csv：包含用于测试的数据，字段包括索引（index）、图像链接（image_link）、实体分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）。
sample_test.csv：测试集的样本数据，字段与test.csv相同。
sample_test_out.csv：测试集的预测结果样本，包含索引（index）和预测值（prediction）。
sample_test_out_fail.csv：测试集中预测失败的结果样本，包含索引（index）和预测值（prediction）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于图像识别相关的项目或竞赛，用于评估模型性能。
该数据集适合用于图像识别、实体提取、数值预测等相关任务的建模与分析。
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、机器学习领域的研究，例如图像中特定数值的自动识别与预测、多模态数据融合等。
行业应用：可用于工业检测、智能监控、自动计量等领域，例如设备状态监测、环境参数测量等。
决策支持：支持基于图像的决策支持系统，例如辅助诊断、风险评估等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践图像识别与数值预测技术。
此数据集特别适合用于探索图像特征与数值之间的关联关系，帮助用户构建和优化图像识别模型，提升预测精度和鲁棒性。
