宠物图片受欢迎度预测数据集_Pet_Image_Pawpularity_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 机器学习, 预测模型, 计算机视觉, 数据集, 图像分类, 深度学习
数据概述：
该数据集包含宠物图片的预测值和真实受欢迎度数据，用于训练和评估预测宠物图片受欢迎度的模型。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，但可推测为全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包含Id（图片唯一标识符），pred（预测的受欢迎度），fold（交叉验证折数），Pawpularity（真实的受欢迎度）。
数据格式：CSV格式，提供oof_tta.csv和oof.csv两个文件，用于模型预测结果分析。此外，还包含多个.pth文件，很可能为预训练的深度学习模型权重文件。
来源信息：数据来源于图像识别竞赛或相关研究项目，提供了预测结果和真实标签，用于模型训练和评估。
该数据集适合用于计算机视觉、图像分类和深度学习等领域的模型训练和性能评估。
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：适用于计算机视觉、图像识别、深度学习等领域的研究，如图像特征提取、模型训练、模型评估等。
行业应用：可以应用于宠物行业，如宠物图片受欢迎度预测、宠物社交平台的内容推荐等。
决策支持：支持宠物相关产品的市场营销策略制定，以及用户对宠物图片的偏好分析。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解图像识别技术。
此数据集特别适合用于探索影响宠物图片受欢迎度的因素，并构建预测模型，帮助用户提升图片在社交媒体上的曝光率或改进内容推荐算法。
