模型性能评估测试数据集ModelPerformanceEvaluationTestData-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：模型评估, 性能分析, 机器学习, 深度学习, 阈值分析, 数据可视化, 实验结果, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含模型训练后的性能评估测试结果，记录了模型在不同epoch和阈值下的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，代表模型在训练和测试过程中的性能快照。
地理范围：数据未明确地理范围，通常适用于通用机器学习模型评估。
数据维度：包括epoch（训练轮数）、percentile_threshold（百分位阈值）、percentile（百分位数）、以及在不同百分位阈值下的模型评估指标（如030、040、050等，具体指标含义需结合上下文理解）。
数据格式：CSV格式，文件名为test_score.csv，便于数据分析和可视化。数据集中还包含模型参数文件（.pth）、配置文件（.yml）以及可视化结果（.png），这些文件协同用于模型的训练、配置和性能展示。
来源信息：数据来源于模型训练和评估过程，具体来源未明确，但通常来自学术研究或实际工程项目。
该数据集适合用于模型性能分析、阈值选择和模型优化。
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：适用于机器学习和深度学习模型的性能评估研究，例如不同epoch下模型性能的变化趋势分析，不同阈值对模型性能的影响分析等。
行业应用：可以为人工智能和计算机视觉等行业提供模型评估的参考，例如在目标检测、图像分类等任务中，用于评估模型的准确性和鲁棒性。
决策支持：支持模型训练和优化过程中的决策制定，例如选择最佳的epoch和阈值，以达到最佳的模型性能。
教育和培训：作为机器学习和深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估方法和性能分析。
此数据集特别适合用于探索模型性能与不同参数之间的关系，帮助用户优化模型、提升模型预测精度。
