图像识别预测结果提交数据集ImageRecognitionPredictionResultSubmission-kshitijmohan
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 深度学习, 预测结果, 模型输出, 数据提交, 机器学习, 计算机视觉, 分类任务
数据概述：
该数据集包含图像识别模型的预测结果，用于评估模型在图像分类任务上的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以理解为模型在特定时间点生成的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，通常与训练图像数据集的地域分布有关。
数据维度：数据集包含两个字段：“id”（图像的唯一标识符）和“label”（模型预测的图像类别）。
数据格式：CSV格式，文件名为sub.csv，方便结果提交与分析。
来源信息：数据集来源于图像识别竞赛或项目，是模型预测结果的提交文件，用于评估模型性能。
该数据集适合用于图像识别模型评估、性能分析和结果提交。
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：适用于图像识别模型性能评估、误差分析、模型融合等研究。
行业应用：为计算机视觉领域提供模型评估与结果验证的数据支持，如自动驾驶、医学影像分析等。
决策支持：支持图像识别模型的优化与改进，帮助提升模型在实际应用中的准确性和鲁棒性。
教育和培训：作为深度学习与计算机视觉课程的辅助材料，用于模型评估实践。
此数据集特别适合用于分析模型预测结果的分布，评估模型在不同类别上的表现，并进行模型优化。
