数据集标号英文解释翻译、数据集标号的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data set label; DSL

分词翻译：

数据集的英语翻译：

【计】 data set; DS

标号的英语翻译：

grade; tab
【计】 ASCII label ASCII
【化】 mark number; marking

专业解析

在汉英词典及数据处理领域，“数据集标号”（Dataset Label）指为数据集中个体样本分配的标识符或类别标记。其核心功能是标注数据的属性、类别或预期输出，是监督学习的关键组成部分。以下是详细解释：

一、核心定义与功能

标识符作用
“标号”在中文中意为“标签”或“编号”，对应英文“Label”。在数据集中，它唯一标识样本的类别（如“猫/狗”图像分类）或目标值（如房价预测中的数值）。例如，在MNIST手写数字数据集中，每张图片的标号为0-9的数字。
监督学习依赖
标号作为模型的“参考答案”，用于训练算法建立输入数据与输出结果的映射关系。无标号数据则属于无监督学习范畴（如聚类）。

二、技术场景与分类

标号类型
- 分类标号：离散类别（如情感分析中的“正面/负面”）
- 回归标号：连续数值（如温度预测）
- 分割标号：像素级标识（如医学图像中的器官轮廓）
  引用来源：IEEE标准《数据标注规范指南》
标注方法
人工标注（专家标注）、半自动生成（规则过滤）、众包平台（如Amazon Mechanical Turk）是主流方式，需兼顾质量与成本。

三、权威定义参考

根据国家标准GB/T 35295-2017《信息技术大数据术语》：

“数据集标号”指通过元数据或附加信息对数据实例的语义特征进行描述，以支持机器识别与分类任务。

国际标准化组织ISO/IEC 20547-3:2020同样强调：

标号质量直接影响模型泛化能力，需建立标注一致性评估机制。

四、应用价值

高质量标号可提升模型精度，尤其在以下场景：

计算机视觉：物体检测框坐标（Bounding Box）
自然语言处理：实体识别中的命名实体标签
语音识别：转文本后的时间戳对齐

权威来源：

中国人工智能学会《数据标注白皮书》
国际期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》

数据集标号是连接原始数据与机器学习目标的桥梁，其准确性与一致性为算法训练提供可靠基础。在汉英对照中，“标号”直译为“Label”，但实际涵盖标识、分类、注释等多重技术内涵。

网络扩展解释

“数据集标号”这一表述需拆解为“数据集”和“标号”两部分理解，结合不同领域语境可能有不同含义：

一、数据集（Dataset）

数据集是由结构化数据组成的集合，通常以表格形式组织，包含以下核心特征：

数据组织形式：每列代表一个变量（如“温度”“颜色”），每行对应一个样本或实例。
分类与用途：
- 按数据类型：分为矢量数据集（GIS中的点、线、面数据）和栅格数据集（图像数据）。
- 按功能：如机器学习中的训练集、测试集。

二、标号（Label/Mark）

标号在不同场景中的含义：

产品性能标识：如水泥标号（200号、300号等）表示抗压强度等级。
程序代码标记：在编程中表示内存地址的标签，例如代码段中的地址标号（如a:）和数据标号（如b:）。
数据标识符：在数据集中可能指：
- 样本标签：监督学习中标注的目标变量（如分类标签“猫/狗”）；
- 索引编号：唯一标识数据条目的序号（类似数据库主键）。

三、常见组合含义

“数据集标号”通常有两种解读：

数据标签（Label）：指数据集中标注样本类别的信息，例如图像数据集中的“猫”“狗”分类标签。
子集标识符：用于区分数据集的不同部分，如训练集标号TR-001、测试集标号TE-001。

四、应用场景示例

机器学习：标号作为监督学习的训练目标，如预测房价时数据集中的“价格”字段。
数据管理：标号作为数据条目索引，方便快速检索和引用（如ID: 2025-04-05-001）。

若需更具体解释，请补充应用领域（如编程、材料科学等）。