宠物图片受欢迎度预测数据集PetImagePawpularityPrediction-honihitak
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 机器学习, 回归分析, 预测模型, 数据分析, 计算机视觉, 动物
数据概述：
该数据集包含宠物图片的预测受欢迎度相关数据，记录了宠物图片的唯一标识符、实际受欢迎度得分以及预测的受欢迎度得分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但可泛化应用于宠物图片受欢迎度预测场景。
数据维度：数据集包括“Id”（图片唯一标识符）、“Pawpularity”（实际受欢迎度得分）和“pred”（预测的受欢迎度得分）三个字段。
数据格式：主要提供CSV格式数据，文件名为oof_df_rf.csv，以及多个pkl文件，pkl文件包含训练好的XGBoost模型，便于模型复现和进一步分析。
来源信息：数据来源可能为宠物图片比赛或相关数据集，已进行数据标注和模型训练。
该数据集适合用于图像识别、机器学习模型构建和预测分析。
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、计算机视觉和机器学习领域的学术研究，例如图像特征提取、回归模型优化和预测性能评估等。
行业应用：可以为宠物行业、社交媒体平台提供数据支持，例如宠物图片推荐、用户行为分析和市场营销策略制定等。
决策支持：支持宠物相关产品的市场推广、用户画像分析和广告投放优化。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和计算机视觉课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解模型构建和预测流程。
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，以优化图片推荐和用户体验。
