多特征数值预测数据集MultivariateFeaturePredictionDataset-immanuelsamuel
数据来源：互联网公开数据
标签：预测模型, 数值预测, 分类特征, 连续特征, 机器学习, 数据分析, 模型训练, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于数值预测任务的结构化数据，提供了多个分类和连续特征，以及一个目标变量，旨在用于训练预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通用性强，适用于多种场景。
数据维度：数据集包含“id”（样本唯一标识）、10个“cat0”至“cat9”的分类特征、14个“cont0”至“cont13”的连续特征，以及目标变量“target”。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于数值预测、分类特征编码、特征工程和模型评估等任务。
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：适用于机器学习算法、特征工程方法的研究，以及预测模型性能评估。
行业应用：为金融、保险、市场营销等行业提供数据支持，用于风险评估、客户行为预测等。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如预测销售额、用户流失率等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解预测建模流程。
此数据集特别适合用于探索多特征组合与目标变量之间的关系，帮助用户构建、训练和优化预测模型，以实现精准预测和决策支持。
