深度学习模型预测结果数据集_Deep_Learning_Model_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 模型预测, 分类, 概率, 预测结果, 数据分析, 机器学习, 神经网络
数据概述：
该数据集包含来自深度学习模型预测的结果，记录了不同模型在特定任务上的预测概率分布。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于模型训练和测试所使用的数据集。
数据维度：数据集包含多个预测结果，每个结果由多个类别（0-10）的预测概率构成。CSV文件包含“Unnamed: 0”列作为索引，以及11列代表不同类别的预测概率。
数据格式：CSV格式，文件名为"oof_tfwavenet_set1_splits5_avgF1_0.94266.csv"，便于数据分析和模型评估。数据还包括.txt和.mat格式的文件，可能包含模型训练过程中的中间结果或模型参数。
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：适用于深度学习模型性能评估、模型比较、以及对模型预测结果进行深入分析的研究。
行业应用：可以用于评估和优化基于深度学习的分类系统，例如图像识别、语音识别或文本分类等。
决策支持：为模型选择和系统部署提供数据支持，帮助用户根据预测结果做出更明智的决策。
教育和培训：作为深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测的输出，并学习如何分析和评估模型性能。
此数据集特别适合用于分析不同类别的预测概率分布，评估模型的置信度，并探索模型在不同数据上的表现。
