宠物图像Pawpularity预测模型训练与评估数据集_Pet_Image_Pawpularity_Prediction_Model_Training_and_Evaluation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 图像评分, 机器学习, 模型训练, 计算机视觉, 数据集, 评估指标
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估宠物图像Pawpularity（受欢迎程度）预测模型的相关数据，主要涉及宠物图像的特征提取、模型训练过程中的性能指标以及预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一次性实验或模型训练的结果。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为通用宠物图像数据集。
数据维度：
score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv: 包含模型在不同Fold下，不同Epoch的Logloss、RMSE等指标，以及TTA（Test Time Augmentation）的结果。
oof_prediction_by_best_metric.csv: 包含Out-of-Fold（OOF）预测结果，包括图像ID、图像特征、Pawpularity预测值等。
tta_prediction_by_best_metric.csv: 包含TTA预测结果，与OOF预测结果相似。
train_skf-11bins-5fold.csv: 包含训练集数据，包括图像ID、图像特征、Pawpularity值、以及数据划分的Fold信息。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据分析和模型训练。数据集包含图像数据（.png）和模型权重文件（.pth）。数据来源于模型训练过程的记录和评估，已进行结构化处理。
该数据集适合用于图像分类、回归任务，特别适用于Pawpularity预测模型的研究与开发。
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、图像识别、机器学习等领域的学术研究，如图像特征提取、模型优化、评估指标分析等。
行业应用：可用于宠物行业的产品推荐、社交媒体内容排序、宠物健康监测等应用。
决策支持：支持宠物相关产品的市场分析、用户行为分析等决策制定。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、计算机视觉等课程的实训材料，用于模型训练、评估和调优。
此数据集特别适合用于探索图像特征与Pawpularity之间的关系，帮助用户构建和优化宠物图像受欢迎程度预测模型，提升预测精度，并深入理解模型性能表现。
