植物病害图像分类预测数据集PlantDiseaseImageClassificationPrediction-atamazian
数据来源：互联网公开数据
标签：植物病害, 图像分类, 深度学习, 疾病检测, 计算机视觉, 预测结果, 迁移学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含植物病害图像分类预测结果，记录了对植物图像进行病害诊断的预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视作一次预测的结果快照。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的植物病害识别研究。
数据维度：数据集包括“image”（图像文件名）以及针对“complex”（复合病害）、“frog_eye_leaf_spot”（蛙眼病）、“powdery_mildew”（白粉病）、“rust”（锈病）、“scab”（疮痂病）和“healthy”（健康）六类病害的预测概率。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_predicts.csv，包含图像文件名和各病害类别的预测概率值，便于后续的分析和模型评估。
来源信息：数据来源于植物病害图像识别模型的预测结果，已进行标准化处理，便于分析和应用。
该数据集适合用于植物病害图像识别、模型性能评估以及迁移学习等领域的研究。
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：适用于计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，如病害识别算法的性能评估、模型优化、迁移学习等。
行业应用：可为农业、植物保护等行业提供数据支持，例如辅助病害诊断、农作物健康监测、病害风险评估等。
决策支持：支持农业生产决策，帮助优化病害防治策略，提高农作物产量和质量。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解和应用图像分类技术。
此数据集特别适合用于分析不同病害的预测概率分布，评估模型的分类性能，探索模型在不同病害上的表现差异，以及优化病害识别模型。
