宠物图像特征预测与评估数据集PetImageFeaturePredictionandEvaluation-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, 宠物健康, 图像特征, 数据分析, 模型评估, 多模态学习
数据概述：
该数据集包含宠物图像及其相关特征信息，主要用于预测宠物图像的Pawpularity（受欢迎程度）评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球宠物图像数据。
数据维度：数据集包含图像特征和Pawpularity评分，以及用于模型训练、验证和测试的分割信息。具体包括：
Id: 图像的唯一标识符。
Subject Focus, Eyes, Face, Near, Action, Accessory, Group, Collage, Human, Occlusion, Info, Blur: 图像的视觉特征标签。
Pawpularity: 宠物受欢迎程度评分，为目标预测值。
Pawpularity_log1p, Pawpularity_norm: 对Pawpularity进行处理后的结果，用于模型训练。
bins, bins_name: Pawpularity的离散化分箱信息。
fold: 用于交叉验证的折数信息。
数据格式：主要为CSV格式，包含训练集分割信息（train_skf-11bins-5fold.csv）、模型评估结果（score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv）、预测结果（oof_prediction_by_best_metric.csv、tta_prediction_by_best_metric.csv）等，同时包含模型权重文件（.pth）和图像文件（.png）。数据已按照交叉验证的折数进行组织。
来源信息：数据可能来源于宠物图像数据集或公开的图像识别竞赛，已进行数据预处理、特征提取和标签生成。
该数据集适合用于图像识别、多模态学习和模型评估。
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：适用于图像识别、计算机视觉、机器学习等领域的学术研究，如图像特征提取、多模态特征融合、评分预测等。
行业应用：可用于宠物健康、宠物社交平台、宠物电商等行业，用于预测宠物受欢迎程度、分析用户喜好等。
决策支持：支持宠物行业相关的决策制定，例如优化宠物图像内容、改进产品推荐等。
教育和培训：作为机器学习、深度学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像识别和模型评估。
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，帮助用户构建预测模型，提升预测准确度并进行模型评估。
