菜肴分类预测样本数据集CuisineClassificationPredictionSample-aoutomromanov
数据来源：互联网公开数据
标签：菜肴分类, 烹饪, 食谱, 机器学习, 多分类, 样本数据, 预测, 餐饮业
数据概述：
该数据集包含来自公开数据集的样本数据，记录了用于菜肴类别预测的示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态样本数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但菜肴类别涵盖全球多种烹饪风格。
数据维度：数据集包含两列数据：“id”（样本的唯一标识符）和“cuisine”（菜肴类别）。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于提交预测结果。
该数据集适合用于机器学习模型构建，特别是多分类任务。
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：适用于烹饪和机器学习交叉领域的学术研究，如菜肴类别预测、口味分析等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在菜品推荐、菜单优化等领域。
决策支持：支持餐饮企业进行菜品研发和市场策略制定。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解多分类问题。
此数据集特别适合用于测试和评估菜肴分类模型的性能，帮助用户优化预测结果。
