图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePrediction-friday3000
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体标注, 预测模型, 数值预测, 计算机视觉, 数据集构建, 机器学习, 文本分析
数据概述：
该数据集包含用于图像标注和实体数值预测的数据，记录了图像链接、实体名称及其对应的数值信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能来源于全球范围内的图像。
数据维度：
train.csv: 包含图像链接（image_link），分组ID（group_id），实体名称（entity_name）和实体数值（entity_value）等字段，用于训练模型。
test.csv: 包含index，图像链接（image_link），分组ID（group_id），实体名称（entity_name）等字段，用于测试模型。
sample_test.csv: 包含index，图像链接（image_link），分组ID（group_id），实体名称（entity_name）等字段，提供测试样例。
sample_test_out.csv: 包含index和prediction，为模型预测结果的示例。
sample_test_out_fail.csv: 包含index和prediction，为模型预测失败结果的示例。
数据格式： 数据集主要以CSV格式提供，便于数据分析和模型训练。包含训练集train.csv，测试集test.csv，以及用于评估模型预测效果的样本输出文件sample_test_out.csv和sample_test_out_fail.csv。此外，还包含程序文件constants.py, sanity.py, utils.py。
来源信息：数据来源于图像识别和实体数值预测领域，已进行数据清洗和标注。
该数据集适合用于图像识别，实体提取，数值预测和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于计算机视觉、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如图像内容理解、实体数值预测、多模态数据分析等。
行业应用：为人工智能、图像识别、数据分析等行业提供数据支持，尤其适用于自动化数据标注、智能图像分析和预测等领域。
决策支持：支持相关领域的产品和服务的开发，例如自动化的图像信息提取系统，辅助决策支持系统等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像识别和数值预测相关技术。
此数据集特别适合用于探索图像特征与实体数值之间的关系，帮助用户开发和优化预测模型，提高预测精度和泛化能力。
