年龄预测模型评估结果数据集AgePredictionModelEvaluationResults-sakibahmed91

数据来源：互联网公开数据

标签：年龄预测, 机器学习, 模型评估, 预测分析, 性别, 年龄组, 评估指标, 性能分析

数据概述：该数据集包含年龄预测模型的评估结果，记录了模型在不同年龄组和性别上的预测性能。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，但反映了模型在特定时间点的评估结果。地理范围：数据未限定地理范围，可视为模型在特定数据集上的性能表现。数据维度：包括“Age Group”（年龄组）、“Gender”（性别）以及多个评估指标，如“MAE”（平均绝对误差）、“MSE”（均方误差）、“MedAE”（中值绝对误差）、“R2”（决定系数）和“num_sample”（样本数量）。数据格式：CSV格式，包含两个文件：test_metric_results_fold_3.csv（测试集评估结果）和val_metric_results_fold_3.csv（验证集评估结果），方便数据分析和模型性能比较。数据来源于模型训练和验证过程。

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：适用于机器学习模型性能分析、预测模型评估等研究，如模型在不同人群中的表现差异分析、评估指标选择与优化研究等。行业应用：为人工智能行业提供数据支持，尤其适用于年龄预测相关的应用，如用户画像、个性化推荐、风险评估等。决策支持：支持模型优化和算法改进的决策制定，帮助提升年龄预测模型的准确性和泛化能力。教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解模型评估方法、掌握评估指标的应用。此数据集特别适合用于分析年龄预测模型在不同年龄段和性别上的表现差异，评估模型的泛化能力，并为模型的优化提供数据支持，从而提升预测精度。