标题：互联网公开数据集多分类任务基准数据
数据内容：
该数据集包含多种与多分类任务相关的数据元素，包括但不限于类别标识符（class id）、文件路径（filepaths）、类别标签（labels）、数据集名称（data set）、类别索引（class index）、卡片类型（card type）、训练周期（Epoch）、损失值（loss）、准确率（accuracy）、F1分数（F1_score）、验证损失（val_loss）、验证准确率（val_accuracy）和验证F1分数（val_F1_score）。这些字段共同描述了多分类任务的训练和评估过程，为研究和应用提供了全面的数据支持。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集适用于多个行业的多分类任务研究与应用，包括但不限于：
1. 电子商务：商品分类与推荐；
2. 金融：客户画像与风险评估；
3. 医疗：疾病诊断与分类；
4. 教育：学生行为分析与课程分类；
5. 媒体：内容分类与推荐系统优化。
行业分类：
电子商务、金融、医疗、教育、媒体
统计分析：
1. 数据集包含100种不同的类别标识符（class id）和类别标签（labels），表明该数据集涵盖了100个不同的分类任务或类别。
2. 文件路径字段（filepaths）包含14493种不同的值，说明数据集规模较大，覆盖了大量样本数据。
3. 数据集字段（data set）有3种不同值，表明数据集可能包含多个子集或版本，用于不同场景的训练与验证。
4. 类别索引字段（class index）有53种不同值，表明数据集在分类任务中使用了多种索引方法或策略。
5. 卡片类型字段（card type）有14种不同值，可能与数据集的存储或处理方式相关。
6. 训练周期（Epoch）字段有15种不同值，表明在训练过程中进行了15个周期的迭代，用于评估模型的收敛性和稳定性。
7. 损失值（loss）和准确率（accuracy）字段各有15种不同值，表明在训练过程中记录了15次模型性能指标，用于分析模型的训练效果。
8. F1分数（F1_score）字段有15种不同值，验证损失（val_loss）字段有15种不同值，验证准确率（val_accuracy）字段有11种不同值，验证F1分数（val_F1_score）字段有15种不同值，这些字段共同反映了模型在验证集上的性能表现。
标签：多分类任务, 数据集描述, 互联网公开数据, 电子商务, 金融, 医疗, 教育, 媒体, 分类模型, 训练指标, 验证指标, 类别标签, 文件路径, 类别索引, 卡片类型, 训练周期，
