图像识别预测标签提交数据集ImageRecognitionPredictionLabelSubmission-scaomath
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 深度学习, 图像分类, 模型预测, 机器学习, 计算机视觉, 模型评估, 提交文件
数据概述：
该数据集包含一个提交文件，用于图像识别任务的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，为模型预测结果的快照。
地理范围：数据未限定具体地域，为图像识别模型的通用预测结果。
数据维度：数据集包括“id”（图像的唯一标识符）和“label”（模型预测的图像类别标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，提供模型预测的类别标签，用于评估模型性能。
来源信息：数据来源于图像识别比赛或项目，用于提交预测结果。
该数据集适合用于模型性能评估和结果提交。
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、深度学习等相关研究，用于评估模型的预测准确性。
行业应用：为计算机视觉、人工智能行业提供数据支持，用于模型训练和测试。
决策支持：支持图像识别模型的性能评估和优化。
教育和培训：作为机器学习和计算机视觉课程的实践材料，用于模型评估和结果提交。
此数据集特别适合用于评估图像识别模型的性能，并将其预测结果提交给评估平台。
