图像识别实体数值预测数据集ImageRecognitionEntityValuePredictionDataset-rajayashwanthavantsa
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 数值预测, 实体识别, 机器学习, 计算机视觉, 数据标注, 预测模型, 文本分析
数据概述：
该数据集包含图像识别任务中，对图像内实体数值进行预测的数据，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：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通用性强。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
image_link：图像链接，用于访问原始图像。
group_id：实体分组标识符。
entity_name：图像中实体的名称。
entity_value：与实体相关的数值信息（仅在训练集中）。
index：样本索引。
prediction：模型预测的数值（仅在测试集中）。
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。其中，sample_test_out.csv 和 sample_test_out_fail.csv为预测结果文件。
来源信息：数据来源于图像识别相关任务，经过标注和预处理。
该数据集适合用于图像识别、数值预测、实体识别等相关领域的模型训练和评估。
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、机器学习领域的学术研究，例如基于图像的数值预测、实体检测与识别等。
行业应用：可应用于智能监控、工业检测、自动驾驶等行业，用于物体尺寸、数量、电压、功率等数值的自动识别与预测。
决策支持：为相关领域的决策制定提供数据支持，例如优化预测模型、提升预测精度。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的教学辅助材料，帮助学生理解图像识别和数值预测的相关技术。
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联关系，帮助用户构建和评估预测模型，提高模型在实际应用中的性能。
