宠物图片评估模型预测结果与训练数据集PetImageAssessmentModelPredictionResultsandTrainingDataset-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：宠物图片, 图像识别, 机器学习, 模型评估, 交叉验证, 宠物健康, 图像分析, 数据集构建
数据概述：
该数据集包含宠物图片评估模型的预测结果和训练数据集信息，主要用于分析宠物图片质量与预测准确性之间的关系，以及模型在不同折（fold）上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为模型训练与评估的静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能包含来自不同地区宠物图片的评估结果。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括：
score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv：记录了模型在不同折（fold）和不同轮次（epoch）的均方根误差（RMSE）以及经过测试时间增强（TTA）后的结果。
oof_prediction_by_best_metric.csv：包含对训练集（OOF，Out-of-Fold）的预测结果，包括图片ID、图片特征（Subject Focus, Eyes, Face, Near, Action, Accessory, Group, Collage, Human, Occlusion, Info, Blur）以及Pawpularity（宠物受欢迎程度）相关信息。
tta_prediction_by_best_metric.csv：包含TTA预测结果，与oof_prediction_by_best_metric.csv类似，但经过了TTA处理。
train_skf-11bins-5fold.csv：包含了训练数据集中图片的ID、特征以及分桶（bins）信息和对应的fold划分。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型评估。数据来源于模型训练和评估过程的输出结果。
该数据集适合用于分析模型性能、优化模型参数、理解图像特征与预测结果之间的关系。
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：适用于图像识别、机器学习模型评估与优化相关的学术研究，例如研究不同图像特征对模型预测的影响，以及TTA对模型性能的提升作用。
行业应用：可以为宠物健康、宠物社交等行业提供数据支持，例如用于评估宠物图片的质量，从而提升用户体验或优化推荐算法。
决策支持：支持宠物图片质量评估、模型训练策略优化等方面的决策。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的实训材料，帮助学生理解模型评估流程，以及如何分析实验结果。
此数据集特别适合用于探索模型预测结果与图像特征、模型参数之间的关系，进而优化模型性能，提升预测准确度。
