社交媒体评论毒性预测提交数据集SocialMediaCommentToxicityPredictionSubmission-mihirkarkare
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 社交媒体, 机器学习, 自然语言处理, 模型预测, 情感分析, 数据提交
数据概述：
该数据集包含提交的社交媒体评论毒性预测结果，记录了针对特定评论的毒性评分预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作特定时间点上的模型预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为全球社交媒体平台上的评论数据。
数据维度：数据集包括两个字段：“id”（评论的唯一标识符）和“toxic”（模型预测的毒性评分，数值范围和含义未明确）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于结果提交和评估。
来源信息：数据来源于提交，用于评估毒性预测模型的性能。该数据集适合用于模型评估和结果分析。
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：适用于社交媒体文本分析、情感分析和机器学习模型评估的研究。
行业应用：为社交媒体平台提供毒性内容检测的参考，帮助平台识别和过滤有害评论。
决策支持：支持社交媒体平台的社区管理和内容审核策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等课程的实践案例，用于模型评估和性能分析。
此数据集特别适合用于评估毒性预测模型的准确性和可靠性，帮助用户优化模型性能，提升社交媒体环境的健康度。
