多模型集成预测结果数据集_Multi_Model_Ensemble_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 模型集成, 预测结果, 分类任务, CatBoost, LightGBM, XGBoost, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含多个机器学习模型（CatBoost, LightGBM, XGBoost）在特定分类任务上的预测结果，以及对应的交叉验证信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，通常用于模型训练与评估，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，适用于通用分类问题。
数据维度：数据集包含多个 CSV 文件，每个文件对应一个模型在不同随机种子下的预测结果，主要字段包括：Id（样本标识符），Class（真实标签），以及各模型的预测概率或预测值（如 catboost_prediction, lightgbm_prediction, xgboost_prediction），以及模型的校准预测结果（如 catboost_calibrated_prediction, lightgbm_calibrated_prediction, xgboost_calibrated_prediction）和交叉验证的 fold 信息。
数据格式：主要以 CSV 格式存储，便于数据分析和模型评估。部分文件包含模型训练过程中的元数据，如JSON、TSV等。
来源信息：数据来源于机器学习项目，经过模型训练、预测及交叉验证过程生成。
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：适用于模型集成、模型融合、预测结果分析等方面的研究，例如分析不同模型之间的差异性，以及评估集成模型的性能。
行业应用：可用于构建更强大的预测模型，例如在金融风控、医疗诊断、市场预测等领域。
决策支持：支持通过集成多个模型的预测结果，提高决策的准确性和可靠性。
教育和培训：作为机器学习课程的案例，帮助学生理解模型集成方法，以及如何评估和优化模型性能。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习模型的预测能力，以及通过集成策略提升预测精度，优化模型效果。
