鸟类叫声分类分数数据集BirdVocalizationClassificationScoreData-kunihikofurugori
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类识别，声学分析，分类模型，机器学习，分数评估，生物多样性，音频数据，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自音频分析项目的鸟类叫声分类分数，记录了不同鸟类叫声在特定分类模型下的预测分数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，推测为特定时间点或批次的模型预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖全球范围内的鸟类叫声数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了不同鸟类叫声的预测分数，主要字段包括：Unnamed: 0（索引列）、primary_only_score（仅主要叫声分数）、primary_score（主要叫声分数）、secondary_score（次要叫声分数）、row_id（行ID），以及针对不同鸟类物种的预测分数，如abethr1, abhori1 等，用于评估分类模型在不同鸟类叫声上的表现。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型评估。此外，还包含Python脚本（.py文件）和二进制文件（.bin文件），可能用于数据处理、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：适用于鸟类声学、生物声学、机器学习和模式识别等领域的学术研究，例如，评估不同分类模型在鸟类叫声识别上的性能，分析不同鸟类叫声的特征，以及探索鸟类声音与环境之间的关系。
行业应用：为生物多样性监测、环境评估、鸟类保护等领域提供数据支持，例如，自动化鸟类监测系统、鸟类种群数量估算、栖息地评估等。
决策支持：支持环境管理部门和保护组织制定更有效的鸟类保护策略，优化生态系统管理。
教育和培训：作为生物声学、机器学习和数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解鸟类叫声分析和分类。
此数据集特别适合用于评估和改进鸟类叫声分类模型的性能，探索不同模型在不同鸟类物种上的表现差异，以及分析影响分类准确性的因素，从而推动鸟类保护和生物多样性研究。
