宠物图像特征与受欢迎度预测训练数据集PetImageFeatureandPawpularityPredictionTrainingDataset-happycatcat23
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, 宠物行为, 图像特征, Pawpularity, 宠物评分, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自宠物图像的数据，记录了宠物图像的多种特征及其对应的Pawpularity评分，Pawpularity评分代表了图像的受欢迎程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像特征数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，但数据集中包含各种宠物图像。
数据维度：数据集包括“Id”（图像唯一标识符），以及一系列图像特征，例如“Subject Focus”（主体焦点）、“Eyes”（眼睛）、“Face”（脸部）、“Near”（近景）、“Action”（动作）、“Accessory”（饰品）、“Group”（群体）、“Collage”（拼贴）、“Human”（人类）、“Occlusion”（遮挡）、“Info”（信息）、“Blur”（模糊）等，以及“Pawpularity”（受欢迎程度评分）和“perc_of_feature_in_img”（特征在图像中的占比）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train_feat15csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于宠物图像，并提取了图像特征，Pawpularity评分可能来自于用户反馈或评估。该数据集经过整理，方便用于机器学习任务。
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，例如，研究图像特征与宠物受欢迎程度之间的关系。
行业应用：可以为宠物相关的行业提供数据支持，例如，宠物社交平台、宠物用品电商等，用于提升用户体验、优化内容推荐。
决策支持：支持宠物相关产品的市场营销策略制定，以及宠物图像内容的优化。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解图像特征提取与分析。
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联，帮助用户构建预测模型，优化宠物图像内容，提升用户互动。
