作物病害图像识别概率数据集_Crop_Disease_Image_Recognition_Probability
数据来源：互联网公开数据
标签：作物病害, 图像识别, 深度学习, 概率预测, 计算机视觉, 模型评估, 数据分析, 农业
数据概述：
该数据集包含作物病害图像识别的预测概率数据，记录了模型对输入图像的病害类别预测及其置信度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未明确标注地理信息，推测为用于训练和评估作物病害识别模型的图像数据。
数据维度：数据集主要包括以下字段：
image_id：图像的唯一标识符，通常为文件名。
label：模型预测的病害类别标签，通常为整数编码。
probability：模型预测该图像属于该病害类别的概率值，范围在0到1之间。
数据格式：CSV格式，文件名为probability3.csv，便于数据分析和模型评估。此外，还包含两个H5格式的深度学习模型文件 (my_model2.h5 和 zefircassavaeff3.h5)，用于图像识别。
来源信息：数据可能来源于公开的作物病害图像数据集，或基于特定模型进行预测生成。该数据集适用于评估图像识别模型的性能。
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、深度学习和农业领域的学术研究，如作物病害识别模型的性能评估、概率校准分析等。
行业应用：可以为农业科技公司提供数据支持，特别是在作物病害诊断、智能农业系统开发方面。
决策支持：支持农业生产中的病害管理决策，如病害预警、精准施药等。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习相关课程的辅助材料，帮助学生理解模型预测结果和评估方法。
此数据集特别适合用于评估和改进作物病害图像识别模型的性能，帮助用户理解模型预测的准确性和置信度，从而优化农业生产决策。
