鸟类声音识别预测概率数据集_Bird_Sound_Recognition_Prediction_Probability
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类识别, 声音识别, 预测概率, 生物多样性, 机器学习, 声音分类, 数据融合, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自 Kaggle 竞赛的数据，记录了使用ResNest26d模型在鸟类声音识别任务中生成的预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但文件名中包含日期，表明为特定时间点生成的模型预测结果。
地理范围：数据来源于鸟类声音识别竞赛，涵盖了全球范围内的鸟类声音数据。
数据维度：数据集包含多个 CSV 文件，每个文件对应一个模型在不同折（fold）和轮次（epoch）的预测结果。每个文件包含多个鸟类物种的预测概率，每个物种对应一个列。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个 CSV 文件都包含针对不同鸟类物种的预测概率，便于模型评估、结果分析和数据融合。
来源信息：数据来源于鸟类声音识别竞赛，由参与者提交，并已进行模型训练和预测。
该数据集适合用于鸟类声音识别研究和模型性能分析，以及多模型融合、迁移学习等技术应用。
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：适用于鸟类声音识别、生物声学研究、多模型融合等学术研究，如模型性能评估、预测结果分析、特征重要性分析等。
行业应用：为生物多样性监测、生态环境保护、鸟类监测等领域提供数据支持，尤其在自动化鸟类识别系统、声音事件检测等应用方面。
决策支持：支持生态保护机构和研究人员进行鸟类种群分布和行为分析，辅助制定保护策略。
教育和培训：作为机器学习、深度学习和声音识别课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解模型预测结果分析。
此数据集特别适合用于探索不同模型预测结果的差异性，分析模型在不同鸟类物种上的表现，以及构建更准确的鸟类声音识别系统，从而提升识别精度和鲁棒性。
