文本毒性预测提交结果数据集TextToxicityPredictionSubmissionResults-hamditarek
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 毒性检测, 情感分析, 机器学习, 预测结果, 数据提交, 自然语言处理, 模型评估
数据概述：
该数据集包含文本毒性预测任务的提交结果，记录了对一组文本样本进行毒性评估后生成的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间，可视为特定时间点或模型评估阶段的提交结果。
地理范围：数据与文本内容相关，未限定特定地理区域。
数据维度：包含两个字段：id（文本样本的唯一标识符）和toxic（模型预测的文本毒性评分，数值型，通常表示文本具有毒性的概率或程度）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (10).csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于公开的文本毒性预测任务，已进行模型预测处理。
该数据集适合用于模型性能评估、结果分析和进一步的模型优化。
数据用途概述：
该数据集具有多种应用价值，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、情感分析和文本挖掘等领域的研究，可以用于评估不同模型的预测效果，分析模型在不同文本上的表现差异。
行业应用：可为内容审核、社交媒体管理、舆情监控等行业提供数据支持，用于评估和优化毒性检测模型的性能，从而提升内容过滤的准确性。
决策支持：支持内容平台的风险评估和策略制定，帮助平台更好地管理用户生成内容，减少有害信息的传播。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解毒性检测任务，学习模型评估方法。
此数据集特别适合用于对比不同模型的预测结果，分析预测误差，并据此改进模型，提高文本毒性检测的准确性和鲁棒性。
