菜肴分类预测提交数据集CuisineClassificationPredictionSubmissionDataset-gerbejon
数据来源：互联网公开数据
标签：菜肴分类, 烹饪, 预测, 机器学习, 菜系, 数据提交, 模型评估, 食谱
数据概述：
该数据集包含用于菜肴分类预测任务的提交格式数据，记录了菜肴ID与其预测菜系的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，菜系涵盖全球多种菜肴风格。
数据维度：包括“id”（菜肴ID）和“cuisine”（预测菜系）两个字段，用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，包含ensemble_sample_submission.csv和xgboost_sample_submission.csv两个文件，便于模型评估。
来源信息：数据来源于菜肴分类预测比赛，用于提交预测结果。
该数据集适合用于评估不同模型的预测性能，并参与菜肴分类竞赛。
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：适用于机器学习模型在菜肴分类领域的应用研究，如模型融合、预测结果分析等。
行业应用：可用于构建菜肴推荐系统、智能食谱生成等应用，为用户提供个性化的烹饪建议。
决策支持：支持菜肴分类模型的评估与优化，帮助提升预测准确性和用户体验。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实践材料，用于训练学生进行模型提交和结果分析。
此数据集特别适合用于测试和比较不同菜肴分类模型的性能，并用于优化预测结果。
