宠物图像质量评估预测数据集PetImageQualityAssessmentPrediction-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 计算机视觉, 机器学习, 回归分析, 宠物图像, 图像质量, 数据集, 模型评估
数据概述：
该数据集包含用于宠物图像质量评估预测的数据，源自宠物图像识别竞赛。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：数据未限定地理范围，主要关注宠物图像。
数据维度：数据集包括图像相关的特征（如Subject Focus, Eyes, Face, Near, Action, Accessory, Group, Collage, Human, Occlusion, Info, Blur），以及Pawpularity（宠物受欢迎程度）及其处理后的版本（Pawpularity_log1p, Pawpularity_norm），以及用于模型训练和评估的折叠（fold）信息。
数据格式：主要为CSV格式，包含用于模型训练、验证和测试的数据，以及模型评估指标。数据文件包括score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv（模型在不同折叠上的性能指标）、oof_prediction_by_best_metric.csv（训练集上的预测结果）、tta_prediction_by_best_metric.csv（测试集上的预测结果）和train_skf-11bins-5fold.csv（训练集的划分信息）。
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、图像质量评估、回归预测等方面的学术研究。
行业应用：可以用于宠物图像识别、社交媒体图像质量评估、图像质量优化等应用。
决策支持：可以用于评估图像质量对宠物受欢迎程度的影响，辅助决策。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉课程的实训材料，帮助学生理解图像特征提取、模型训练与评估流程。
此数据集特别适合用于探索图像特征与宠物受欢迎程度之间的关系，以及构建和评估图像质量预测模型，从而优化图像处理和推荐算法。
