模型预测结果评估数据集_Model_Prediction_Evaluation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：模型评估, 预测结果, 二元分类, 机器学习, 交叉验证, 性能分析, 深度学习, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含模型预测结果的评估数据，记录了模型在二元分类任务中的预测值与真实值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型评估的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于任何二元分类场景。
数据维度：包括“y_true”（真实标签，0或1）和“y_pred”（模型预测的概率值）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为oof.csv，便于数据分析和可视化。此外，还包含模型文件（.h5）和可视化结果图（.png）。
来源信息：数据可能来源于模型训练过程的输出结果，例如交叉验证（cross-validation）的预测结果。
该数据集适合用于评估模型性能，如计算准确率、精确率、召回率等指标，并进行可视化分析。
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、深度学习模型性能评估的学术研究。
行业应用：可用于评估各种二元分类模型的表现，例如欺诈检测、疾病诊断等。
决策支持：支持模型选择、超参数调优和模型改进策略的制定。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于分析模型预测的准确性与可靠性，帮助用户优化模型性能，提升预测效果。
