宠物照片受欢迎度预测数据集PetPhotoPawpularityPredictionDataset-drew1984
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 机器学习, 计算机视觉, 分类预测, 特征工程, 数据集, 深度学习
数据概述：
该数据集包含宠物照片的相关信息，旨在用于预测照片的受欢迎程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的宠物照片。
数据维度：数据集包含多个特征，主要分为两部分：
val.csv: 包含照片的ID以及12个描述照片内容的特征（如“Subject Focus”、“Eyes”、“Face”等，数值型，0或1表示），以及一个目标变量“Pawpularity”（受欢迎度，数值型，0-100）。
submission.csv: 包含照片的ID和“Pawpularity”预测值（用于提交）。
pawpularity_model.h5: 包含一个预训练的深度学习模型，可用于预测照片的受欢迎程度。
数据格式：数据主要为CSV格式，包括val.csv和submission.csv文件，另有H5格式的深度学习模型文件。
该数据集适合用于图像分类、特征工程、深度学习模型训练和评估。
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：适用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域的研究，如图像特征提取、多模态数据融合、模型优化等。
行业应用：可用于宠物社交平台、电商平台等，用于提升用户互动、预测商品受欢迎程度等。
决策支持：支持平台优化内容推荐算法，提升用户体验。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解图像识别和预测模型的构建过程。
此数据集特别适合用于探索影响宠物照片受欢迎度的因素，帮助用户构建预测模型，优化照片展示策略。
