宠物图片特征与受欢迎程度预测数据集PetImageFeatureandPawpularityPredictionDataset-happycatcat23
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 机器学习, 图像特征, 行为分析, Pawpularity, 数据分析, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含宠物图片的特征信息，记录了与宠物图片相关联的多种视觉特征，并提供了对应的Pawpularity（受欢迎程度）评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，推测为全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包括“Id”（图片唯一标识符）、“Subject Focus”、“Eyes”、“Face”、“Near”、“Action”、“Accessory”、“Group”、“Collage”、“Human”、“Occlusion”、“Info”、“Blur”等图像特征，以及“Pawpularity”（受欢迎程度评分）和“perc_of_feature_in_img”（特征在图像中的占比）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_feat15.csv，方便数据分析与模型训练。
该数据集提供了丰富的图像特征信息，适合用于图像分析、宠物行为研究和受欢迎程度预测等任务。
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、机器学习等领域的学术研究，例如图像特征分析、宠物行为与受欢迎程度的关系研究等。
行业应用：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、内容创作辅助等。
决策支持：支持宠物相关产品的营销策略制定、市场趋势分析和用户画像构建。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解图像特征与模型构建。
此数据集特别适合用于探索图像特征与宠物受欢迎程度之间的关系，帮助用户实现图像识别、用户偏好分析和预测模型优化等目标。
