图像分类模型交叉验证结果数据集ImageClassificationModelCross-ValidationResults-yosukeyama
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 深度学习, 交叉验证, 模型评估, 计算机视觉, 机器学习, 模型训练, 数据分析
数据概述：
该数据集包含图像分类模型的交叉验证结果，记录了模型在不同折（fold）上的预测结果和性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常为模型训练过程中的中间结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像分类任务。
数据维度：数据集主要包括两个CSV文件：oof_score.csv和oof_df.csv。
oof_score.csv：包含“id”（样本标识符）、“target”（真实标签）、“file_path”（原始图像文件路径）、“fold”（交叉验证折数）和“preds”（模型预测概率）。
oof_df.csv：与oof_score.csv类似，可能包含额外信息或特征。
此外，还包含多个.pth文件，这些文件很可能为模型权重文件，以及一个.log文件，记录了模型训练过程中的日志信息。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据分析和模型评估。模型权重以.pth格式存储。
该数据集适合用于分析模型在交叉验证中的表现，评估模型性能，并进行模型融合。
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、深度学习领域的学术研究，例如模型性能评估、模型融合、过拟合分析等。
行业应用：可以为图像识别、图像分类等应用提供数据支持，例如医学影像分析、遥感图像处理、工业质检等。
决策支持：支持模型优化和选择，辅助构建更可靠的图像分类系统。
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深入理解模型评估和交叉验证。
此数据集特别适合用于分析模型在不同数据子集上的表现差异，评估模型泛化能力，并优化模型训练策略。
