图像实体数值预测数据集ImageEntityValuePredictionDataset-arujjwalnegi
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体提取, 数值预测, 机器学习, 计算机视觉, 数据标注, 图像分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含从图像中提取的实体信息及其对应的数值预测结果，主要用于训练和评估图像识别和数值预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像分析场景。
数据维度：
train.csv: 包含训练数据，包括图像链接（image_link）、实体所属组ID（group_id）、实体名称（entity_name）和实体数值（entity_value）。
test.csv: 包含测试数据，包括图像链接（image_link）、实体所属组ID（group_id）和实体名称（entity_name）。
sample_test.csv: 包含测试数据，结构与test.csv相同。
sample_test_out.csv: 包含sample_test.csv对应的预测结果，包括索引（index）和预测值（prediction）。
sample_test_out_fail.csv: 包含预测失败的样本的索引和预测结果。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个文件，方便数据处理和模型构建。
来源信息：数据集的具体来源未明确说明，但数据经过了标注和整理，可以直接用于模型训练和评估。
该数据集适合用于图像实体识别、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，例如图像中数值信息的提取、模型预测性能评估等。
行业应用：为图像识别、智能监控、工业检测等行业提供数据支持，尤其适用于自动化测量、设备状态监测等应用。
决策支持：支持基于图像的决策制定，例如产品质量评估、安全风险评估等。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解图像分析和数值预测的流程。
此数据集特别适合用于探索图像中实体数值的预测方法，帮助用户构建和优化预测模型，提升预测精度。
