宠物图片评分预测模型训练数据集PetImagePawpularityPredictionTrainingDataset-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 评分预测, 机器学习, 数据集, 计算机视觉, 模型训练, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估宠物图片评分预测模型的相关数据。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，推测为全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包括图片ID、图片特征（如Subject Focus, Eyes, Face等）、Pawpularity评分（代表图片的受欢迎程度）、Pawpularity_log1p（对Pawpularity取对数加1，用于平滑数据）、Pawpularity_norm（Pawpularity的标准化值）、以及用于模型训练的bins和fold信息。
数据格式：主要为CSV格式，包含训练集（train_skf-11bins-5fold.csv）、交叉验证结果（oof_prediction_by_best_metric.csv）、测试时增强预测结果（tta_prediction_by_best_metric.csv）和模型评估结果（score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv）。
来源信息：数据来源为宠物图片，经过特征提取和Pawpularity评分标注，并进行了交叉验证划分。
该数据集适合用于计算机视觉领域的图像评分预测任务和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于宠物图片识别、图像质量评估、以及图像受欢迎程度预测等方面的学术研究。
行业应用：可用于宠物社交平台、电商平台等，用于提升图片排序、推荐系统的准确性，以及辅助用户评估图片质量。
决策支持：为宠物相关行业的市场营销活动提供数据支持，帮助企业更好地了解用户偏好，优化内容策略。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践图像评分预测任务。
此数据集特别适合用于探索影响宠物图片受欢迎程度的关键因素，并构建预测模型，以优化用户体验和提高相关业务的效率。
