多类别数值分类数据集Multi-classNumericalClassificationDataset-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：分类, 数值预测, 多类别, 机器学习, 数据分析, 模式识别, 建模, 预测
数据概述：
该数据集包含结构化的数值数据，用于多类别分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确地域信息，可视为通用数据集。
数据维度：数据集包括一个“id”字段作为样本标识，以及九个“Class_1”至“Class_9”的数值特征，每个样本属于一个类别。
数据格式：CSV格式，文件名为“TPS6_74466.csv”，方便数据导入与分析。
来源信息：数据集来源为公开数据，具体来源未明确。该数据集已进行结构化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于多类别分类模型的训练和评估，以及特征工程和模式识别研究。
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、模式识别等领域的学术研究，如多分类算法的比较、特征重要性分析等。
行业应用：可以应用于风险评估、客户分群、异常检测等领域，为企业提供数据支持。
决策支持：支持基于数值特征的分类决策，例如产品推荐、用户行为分析等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解多分类问题和模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同数值特征与类别之间的关系，并构建高效的分类模型，从而提升分类准确率。
