宠物图片质量评估预测数据集PetImageQualityAssessmentPrediction-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别，机器学习，回归分析，宠物，图像质量，模型评估，交叉验证，计算机视觉
数据概述：
该数据集包含用于评估宠物图片质量的预测结果与相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，主要用于模型训练和评估。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用宠物图片质量评估模型。
数据维度：
score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv：包含不同交叉验证折（fold）的模型表现评估结果，包括epoch（训练轮数）、rmse（均方根误差）、rmse_tta（测试时间增强后的均方根误差）、rmse_final（最终均方根误差）等指标。
oof_prediction_by_best_metric.csv：包含对训练集进行交叉验证后的预测结果，以及原始图像特征，如Subject Focus（主体焦点）、Eyes（眼睛）、Face（脸部）等，以及图像的Pawpularity（宠物受欢迎程度）相关信息。
tta_prediction_by_best_metric.csv：包含测试时间增强（TTA）后的预测结果，以及原始图像特征，同oof_prediction_by_best_metric.csv。
train_skf-11bins-5fold.csv：包含训练集图像的特征，包括图像的Id、Pawpularity以及其他图像特征，以及分桶信息和交叉验证折信息。
数据格式： 数据以CSV格式提供，方便数据分析和模型构建。
来源信息： 数据集源于宠物图片质量评估预测项目，已进行预处理和特征工程。
该数据集适合用于图像质量评估、宠物图片特征分析、以及机器学习模型的训练和评估。
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、图像处理、机器学习等领域的学术研究，如图像质量评估方法研究、宠物图像特征分析、模型优化等。
行业应用：可以应用于宠物社交平台、宠物电商、动物保护组织等，用于提升图片质量、优化用户体验、辅助决策等。
决策支持：支持图像处理算法的优化和改进，以及相关产品的性能评估和改进。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图像质量评估和模型构建过程。
此数据集特别适合用于探索不同图像特征与宠物受欢迎程度之间的关系，以及评估不同图像质量评估模型的性能，从而优化图像处理流程，提升用户体验。
