异常检测算法评估得分数据集AnomalyDetectionAlgorithmEvaluationScore-luffyluffyluffy
数据来源：互联网公开数据
标签：异常检测, 机器学习, 模型评估, 算法测试, 计算机视觉, 图像处理, 数据分析, 评估指标
数据概述：
该数据集包含用于评估异常检测算法性能的得分数据，记录了算法在不同场景下的预测得分和真实标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为算法评估的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于各类图像或数据异常检测任务。
数据维度：数据集主要包含两列数据：“scored”（算法预测得分）和“gt”（真实标签，通常表示ground truth，即真实情况）。
数据格式：CSV格式，文件名为score.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于异常检测算法的测试和评估过程，用于量化算法的性能表现。
该数据集适合用于评估异常检测算法的准确性、召回率等指标，以及进行算法间的对比。
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：适用于机器学习、计算机视觉等领域的研究，用于分析不同异常检测算法的优劣。
行业应用：可用于构建和优化工业检测、安全监控等领域的异常检测系统。
决策支持：支持算法选择、模型调优等决策，帮助提升异常检测系统的性能和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解异常检测算法的评估方法。
此数据集特别适合用于探索算法预测得分与真实标签之间的关系，从而评估算法的检测效果，优化模型参数。
