宠物图像Pawpularity预测模型评估数据集PetImagePawpularityPredictionModelEvaluationDataset-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：宠物图像, 图像识别, 机器学习, 模型评估, 交叉验证, RMSE, 计算机视觉, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于评估宠物图像Pawpularity（受欢迎程度）预测模型性能的数据，主要由模型训练过程中的中间结果和最终评估指标构成。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，推断为模型训练和评估的静态结果。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，主要关注图像特征。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，其中：
score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv: 记录了不同折（fold）交叉验证下的模型在不同epoch（训练轮次）的均方根误差（RMSE）和测试时增强（TTA）后的RMSE。
oof_prediction_by_best_metric.csv: 包含对训练集的预测结果，包括图像的各项特征和预测的Pawpularity值。
tta_prediction_by_best_metric.csv: 包含测试时增强后的预测结果，用于提升模型泛化能力。
train_skf-11bins-5fold.csv: 记录了训练集的信息，包括图像的各项特征、Pawpularity值的分箱结果以及交叉验证的折信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含数值型和类别型数据，便于分析和建模。
来源信息：数据来源于模型训练和评估过程，经过了交叉验证和TTA处理，用于衡量模型性能。
该数据集适合用于分析模型训练过程、评估模型性能，以及进行模型优化。
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、机器学习等领域的研究，用于分析不同模型结构、超参数设置对Pawpularity预测的影响。
行业应用：可应用于宠物行业，例如宠物照片的受欢迎度预测、宠物社交平台的内容推荐等。
决策支持：支持模型优化和选择，用于提升Pawpularity预测的准确性和可靠性。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解模型评估和交叉验证方法。
此数据集特别适合用于分析模型在不同折上的表现，评估TTA对模型性能的提升效果，并用于优化模型结构和训练策略，以提高预测准确率。
