植物病害图像识别预测数据集_Plant_Disease_Image_Recognition_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：植物病害, 图像识别, 机器学习, 深度学习, 计算机视觉, 疾病检测, 预测分析, 农业
数据概述：
该数据集包含用于植物病害图像识别的预测结果，记录了针对测试图像的病害预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型预测结果的静态快照。
地理范围：数据来源于植物病害图像识别任务，未限定地理范围，推测为通用数据集。
数据维度：包括“image_id”（图像标识符），以及“healthy”、“multiple_diseases”、“rust”、“scab”四个字段，分别代表图像属于健康、多种病害、锈病、痂病的预测概率。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于模型预测结果的分析和评估。
来源信息：数据集来源于植物病害图像识别竞赛，用于评估模型性能。
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、深度学习在农业领域的应用研究，如植物病害的自动诊断、图像识别模型的性能评估等。
行业应用：为农业科技公司、植保服务提供商提供数据支持，用于开发植物病害检测系统、预测分析平台等。
决策支持：支持农业生产中的病害管理决策，如病害发生风险评估、防治措施制定等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图像识别在农业中的应用。
此数据集特别适合用于评估图像识别模型在植物病害检测方面的表现，分析不同病害的预测概率，以及探索提高预测准确性的方法。
