图像识别实体数值预测数据集ImageRecognitionEntityValuePredictionDataset-raghunadh11
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体识别, 数值预测, 机器学习, 计算机视觉, 数据标注, 文本分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用于图像识别和实体数值预测的数据，记录了图像链接、实体名称、实体数值等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确地理范围，可能为通用图像识别场景。
数据维度：数据集包括以下字段：
image_link：图像链接。
group_id：实体分组标识。
entity_name：实体名称。
entity_value：实体数值（仅在train.csv中）。
index：样本索引。
prediction：预测值（仅在sample_test_out.csv和sample_test_out_fail.csv中）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv、sample_test.csv、sample_test_out.csv、sample_test_out_fail.csv五个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于特定图像识别项目，已进行标注和预处理。
该数据集适合用于图像识别、实体数值预测和模型评估。
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，如多模态信息融合、图像理解与数值预测等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，尤其适用于智能监控、工业检测、自动驾驶等领域中对图像信息的理解与数值预测。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如基于图像的设备状态监测与预测。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的辅助材料，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，帮助用户构建和评估预测模型，实现自动化信息提取与分析。
