多特征任务难度标签预测数据集
数据来源：互联网公开数据
出于保密原因，数据来源与具体背景未公开披露。可确认的是，该数据集包含约 3000 条记录和 619 个特征变量，目标变量为四级难度标签。
数据内容：
本数据集为结构化数据形式，旨在进行多类别分类任务。每条样本记录包含高维特征输入（619列），对应一个难度标签。该数据适用于特征选择、降维分析和多类分类模型的研究和实验。
字段定义：
feature_1 至 feature_619：匿名的数值型或类别型特征（具体语义未披露）
target_class：目标变量，表示任务或对象的相对“难度”水平，包含四个类别：
easy：容易
moderate：中等
tough：较难
very tough：非常难
时间范围：
数据为静态集合，不涉及时间序列信息或时间戳字段。
数据格式：
CSV或其他结构化表格格式，每行一条样本记录，适合直接输入至分类模型。
更新频率：
一次性快照数据，无自动更新机制。
适用场景：
高维分类建模与模型性能比较
特征选择与降维方法测试
多类分类算法（如XGBoost、LightGBM、神经网络）的训练与调优
教学和实验场景下的模型泛化能力评估
高维数据可视化与聚类探索
标签：多类分类,结构化数据,高维数据集,特征选择,机器学习建模,匿名数据,难度预测,模型比较,数据科学实验
