数据集概述
本数据集包含实验过程中使用的所有数据集及相关产物，共6个文件，涵盖模型结果统计、交叉验证结果、数据分析代码、实验配置等内容，涉及Iris、Wine等数据集的模型性能指标（如准确率、F1值等），可用于模型验证、实验结果分析等场景。
文件详解
- limit_value_results.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含dataset（数据集名称）、accuracy（准确率）、f1（F1值）、recall（召回率）、precision（精确率）字段，记录不同数据集的模型性能结果
- 10fold_cross_validation_results.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含dataset（数据集名称）、accuracy（准确率）、f1（F1值）、recall（召回率）、precision（精确率）字段，记录10折交叉验证的模型性能结果
- data_analysis.ipynb
- 文件格式：IPYNB
- 字段映射介绍：数据分析代码文件，用于实验结果的分析处理
- models_results_trees_characteristics.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含模型结果及树特征相关字段（具体字段未展示，推测为模型结构或性能特征数据）
- dtc_results.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含决策树分类器（DTC）的结果数据（具体字段未展示，推测为模型性能指标）
- experiment_setup.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：实验配置相关的压缩文件，包含实验设置的相关内容
适用场景
- 模型性能评估: 分析不同数据集下模型的准确率、F1值等指标，评估模型效果
- 交叉验证结果分析: 研究10折交叉验证的结果，验证模型的稳定性和泛化能力
- 医疗数据分析: 结合CT相关语义，探索模型在医疗数据场景下的应用效果
- 实验过程复现: 通过实验配置文件和分析代码，复现实验过程及结果
- 模型特征研究: 分析模型结果及树特征数据，研究模型结构对性能的影响
