宠物图像Pawpularity预测数据集PetImagePawpularityPrediction-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 机器学习, 图像分类, 计算机视觉, Pawpularity, 数据集, 图像特征
数据概述：
该数据集包含宠物图像数据及其对应的Pawpularity评分和相关特征，旨在用于预测宠物图像的受欢迎程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自全球范围内的宠物图像。
数据维度：数据集包括图像ID、图像特征（如Subject Focus, Eyes, Face, Near, Action, Accessory, Group, Collage, Human, Occlusion, Info, Blur）以及Pawpularity评分。此外，还包含交叉验证的fold信息。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含训练集（train_skf-43bins-5fold.csv）、验证集预测结果（oof_prediction_by_best_metric.csv）、测试集预测结果（tta_prediction_by_best_metric.csv）以及模型评估结果（score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv）。此外，还包含模型权重文件（.pth）和图像文件（.png）。
来源信息：数据可能来源于宠物图像相关的公开数据集，并进行了特征提取和Pawpularity评分标注。该数据集提供了训练、验证和测试所需的数据，以及模型评估结果。
该数据集适合用于图像识别、计算机视觉相关的研究，以及Pawpularity评分预测的建模应用。
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、图像识别和机器学习领域的学术研究，如图像特征提取、评分预测模型构建、图像质量评估等。
行业应用：可用于宠物行业，如宠物社交平台、宠物电商，根据图像特征预测用户喜好，优化内容推荐，提升用户参与度。
决策支持：支持宠物图像相关的产品设计和市场营销策略，帮助企业更好地了解用户偏好，提升市场竞争力。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉课程的实践素材，用于训练学生构建图像分类和回归模型，理解图像特征提取和模型评估流程。
此数据集特别适合用于探索影响宠物图像受欢迎程度的因素，并构建预测模型，帮助用户在数据驱动的环境下优化图像内容、提升用户体验。
