宠物图片受欢迎度预测数据集PetImagePawpularityPrediction-mbonyani
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, 分类, 计算机视觉, 深度学习, 评估
数据概述：
该数据集包含宠物图片的预测结果和相关评估指标，用于训练和评估宠物图片受欢迎度预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型训练与评估的静态数据集。
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：
oof.csv: 包含Id（图片唯一标识符），fold（交叉验证折数），true（真实受欢迎度评分），pred（模型预测的受欢迎度评分）。
submission.csv: 包含Id（图片唯一标识符），Pawpularity（模型预测的受欢迎度）。
.h5文件：包含训练好的模型权重，用于模型复现或迁移学习。
数据格式：主要为CSV和H5格式，方便数据分析、模型训练和结果评估。
来源信息：数据来源于宠物图片受欢迎度预测竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于图像识别、机器学习模型的训练与评估，特别是针对图像评分预测的任务。
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、深度学习领域的学术研究，例如图像评分预测、多模态特征融合、模型评估方法研究。
行业应用：可用于宠物社交平台、电商平台等，为图片推荐、用户行为分析提供数据支持。
决策支持：支持宠物图片相关产品的设计和优化，提升用户体验和平台效益。
教育和培训：可作为深度学习、计算机视觉相关课程的实训素材，帮助学生理解模型训练、评估流程。
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，提升图片受欢迎度预测模型的准确性，并优化相关产品的用户体验。
