宠物图片Pawpularity评分预测数据集PetImagePawpularityPrediction-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 机器学习, 宠物, 评分预测, 计算机视觉, 数据集, 模型训练, 图像特征
数据概述：
该数据集包含用于预测宠物图片Pawpularity评分的数据，Pawpularity评分是衡量宠物图片受欢迎程度的指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包括图片ID（Id）、图像特征（Subject Focus, Eyes, Face, Near, Action, Accessory, Group, Collage, Human, Occlusion, Info, Blur）和Pawpularity评分（Pawpularity），以及用于交叉验证的bins和fold信息。
数据格式：主要为CSV格式，包括训练集（train_skf-43bins-5fold.csv）、验证集预测结果（oof_prediction_by_best_metric.csv）、测试集预测结果（tta_prediction_by_best_metric.csv）以及模型评估结果（score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv）。另包含模型参数文件（.pth）和图片文件（.png）。
来源信息：数据来源于公开的图像数据集，已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于图像分类、回归以及多模态机器学习任务。
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：适用于计算机视觉、图像识别和机器学习领域的学术研究，例如图像特征与评分关系的探索，以及改进预测模型的研究。
行业应用：为宠物行业、社交媒体平台提供数据支持，用于宠物图片受欢迎程度的预测、个性化推荐和用户行为分析。
决策支持：支持宠物相关产品的市场营销策略制定、内容创作优化以及用户互动策略的调整。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解图像特征提取、模型训练和评估。
此数据集特别适合用于探索影响宠物图片受欢迎程度的因素，并构建预测模型，以优化内容创作和提升用户参与度。
