写作评估模型预测结果数据集_Essay_Scoring_Model_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：写作评估, 文本评分, 机器学习, 模型预测, 深度学习, 自然语言处理, 结果分析, 预测结果
数据概述：
该数据集包含来自写作评估模型预测结果，记录了模型对给定作文的预测分数与真实分数，以及相关的辅助信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型单次预测的结果快照。
地理范围：数据不涉及地域信息，适用于任何语言或地区的作文评估场景。
数据维度：数据集包括以下字段：
essay_id：作文的唯一标识符。
score：作文的真实分数，代表人工评估结果。
is_pc2：一个二元变量，指示该作文是否由PC2（可能是指特定评分标准或评估机构）进行评估。
raw_pred：模型预测的原始分数，未经任何后处理。
pred：模型预测的最终分数，通常经过四舍五入等处理。
数据格式：CSV格式，文件名为pred_df_fold0.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于模型预测结果，模型细节信息存储于config.yaml和model_fold0.pth文件中，用于模型的配置和参数。
该数据集适合用于模型预测结果的分析、模型性能评估以及预测结果与真实分数之间的对比分析。
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：适用于自然语言处理、机器学习和教育评估领域的学术研究，如模型预测精度评估、不同评分标准对比分析等。
行业应用：可以为教育科技公司、在线教育平台等提供数据支持，用于改进作文自动评分系统、提升用户反馈的准确性。
决策支持：支持教育机构、考试组织方等评估和优化作文评分策略，并辅助评估模型的可靠性。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的案例研究材料，帮助学生理解模型预测结果的分析方法。
此数据集特别适合用于评估写作评估模型的性能，分析模型预测结果与人工评分之间的差异，并优化模型参数，从而提高评分的准确性。
