图像识别模型邻近样本测试数据集ImageRecognitionModelNeighborSamplesTestDataset-nischaydnk
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 深度学习, 目标检测, 图像分类, 模型评估, 邻近样本, 置信度, 机器学习
数据概述：
该数据集包含用于评估图像识别模型性能的邻近样本测试数据，记录了图像与其对应的目标类别以及模型预测的置信度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为模型评估的静态测试集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像识别模型的测试与评估。
数据维度：数据集包含“Unnamed: 0”（样本序号）、“image”（图像文件名）、“target”（目标类别ID）和“confidence”（模型预测置信度）等字段。
数据格式：CSV格式，包含test_neighbors_fold0.csv、test_neighbors_fold1.csv、test_neighbors_fold2.csv、test_neighbors_fold3.csv和test_neighbors_fold4.csv五个文件，方便进行交叉验证和模型评估。
来源信息：数据集来源于图像识别模型测试，已进行数据预处理和标注。
该数据集适合用于评估图像识别模型在不同邻近样本上的表现，以及进行模型性能分析。
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：适用于图像识别、目标检测、图像分类等领域的学术研究，如模型鲁棒性分析、置信度校准、错误分析等。
行业应用：为计算机视觉相关行业提供数据支持，尤其适用于图像识别模型的开发、测试和优化，如安防监控、自动驾驶、医学影像分析等。
决策支持：支持图像识别系统性能评估和改进，帮助开发者优化模型，提升识别准确率和可靠性。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉等课程的实训数据，用于学生理解图像识别模型的运作机制，进行模型训练和评估。
此数据集特别适合用于评估图像识别模型在邻近样本上的表现，分析模型对不同目标类别的识别能力，以及优化模型的预测置信度。
