菜品风格识别训练数据集CuisineStyleRecognitionTrainingDataset-sh3yn3
数据来源：互联网公开数据
标签：菜品, 美食, 菜系, 风格识别, 机器学习, 多分类, 文本分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含菜品风格识别的训练数据，记录了菜品ID与其对应的菜系标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围内的菜系风格。
数据维度：包括“id”（菜品ID）和“cuisine”（菜系标签）两个字段，适用于多分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为outputMLP.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络，已进行结构化处理。
该数据集适合用于菜品风格识别、菜系分类等机器学习任务。
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：适用于美食推荐、菜品分类等领域的研究，如菜品风格自动识别、菜系特征分析等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在个性化菜单推荐、菜品分析与市场趋势预测等方面。
决策支持：支持餐饮企业进行菜品研发、市场定位和推广策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解多分类问题的应用。
此数据集特别适合用于探索菜品ID与其菜系风格之间的关系，帮助用户构建菜系识别模型，实现菜品自动分类和推荐。
