宠物图像评分预测模型训练数据集PetImagePawpularityPredictionModelTraining-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 机器学习, 宠物, 图像分类, 评分预测, 计算机视觉, 模型训练, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于训练宠物图像评分预测模型的相关数据，主要用于预测宠物图像的“Pawpularity”（受欢迎程度）得分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，主要关注图像特征与评分之间的关系，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地域，可能涵盖全球范围内的宠物图像。
数据维度：
score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv：包含不同折（fold）训练的模型在不同轮次（epoch）的均方根误差（RMSE）等性能指标，以及TTA（Test Time Augmentation，测试时增强）后的结果。
oof_prediction_by_best_metric.csv：包含训练集上的预测结果，包括图像的ID、图像特征（如Subject Focus, Eyes, Face等）、Pawpularity得分及其衍生指标、以及分箱信息和所属折数。
tta_prediction_by_best_metric.csv：包含测试集上的预测结果，同样包括图像的ID、图像特征、Pawpularity得分及其衍生指标、以及分箱信息和所属折数。
train_skf-11bins-5fold.csv：包含训练集的信息，包括图像ID、图像特征、Pawpularity得分及其衍生指标、分箱信息和所属折数。
数据格式：数据集以CSV格式提供，方便数据处理与分析。数据已通过交叉验证的方式进行组织，包含5个折（fold）。
来源信息：数据来源于相关竞赛或开源项目，具体来源信息需参考原始数据发布说明。数据集已进行预处理，包括图像特征提取和Pawpularity得分的计算。
该数据集适合用于图像分类、回归分析和机器学习模型训练，特别是在宠物图像识别和Pawpularity预测领域。
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，例如宠物图像的特征分析、Pawpularity影响因素研究、以及模型性能评估等。
行业应用：可以为宠物行业、社交媒体平台提供数据支持，例如宠物图像推荐、热门宠物预测、以及用户行为分析等。
决策支持：支持宠物相关产品的市场营销策略制定，例如优化图像展示策略、提升产品曝光度等。
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深入理解图像识别与评分预测的原理与应用。
此数据集特别适合用于探索宠物图像特征与受欢迎程度之间的关系，帮助用户构建和优化Pawpularity预测模型，提升预测精度和模型泛化能力。
