图像分类模型预测结果数据集ImageClassificationPredictionResults-zhiqshan
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 深度学习, CNN模型, 预测结果, 数值分析, 数据评估, 模型性能, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自深度学习模型（CNN）的图像分类预测结果，记录了模型对图像的分类预测值。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，适用于通用图像分类任务。
数据维度：数据集包含图像ID（id）和四个预测标签（label_0, label_1, label_2, label_3），每个标签代表模型对不同类别的预测概率或置信度。
数据格式：CSV格式，包含submit_CNN1csv和submit_CNN8csv两个文件，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于对图像进行分类的CNN模型预测结果，已进行数值化处理。
该数据集适合用于评估CNN模型的性能，以及分析不同模型对同一图像的预测差异。
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、不同模型预测结果对比分析等研究。
行业应用：可应用于图像识别相关的行业，例如安防监控、自动驾驶、医学影像分析等领域，用于评估和优化图像分类模型。
决策支持：支持对图像分类模型的选择和优化，帮助提升图像识别系统的准确性和可靠性。
教育和培训：作为深度学习和图像识别课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的含义，并进行模型性能分析。
此数据集特别适合用于比较不同模型的预测结果，分析模型在不同类别上的表现，从而优化模型结构或训练方法。
