格斗比赛数据特征分析数据集FightingMatchDataFeatureAnalysis-ghrangel
数据来源：互联网公开数据
标签：格斗比赛，数据分析，特征工程，机器学习，胜负预测，运动科学，行为分析，二元分类
数据概述：
该数据集包含来自格斗比赛的数据，记录了比赛过程中的各项特征指标和比赛结果。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：数据未明确标注地理位置，推测为通用格斗比赛数据。
数据维度：数据集包含多个特征，如1、2、3、4、5、6、7、8、9等数值型指标，以及分类标签“clasif”（胜负结果，二元分类，0和1代表不同的结果）、“NivelF”（可能代表选手水平或比赛等级）、“NivelB”（可能代表选手水平或比赛等级）。
数据格式：CSV格式，包括多个CSV文件，如datoscsv2csv, pelea11csv等，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于格斗比赛记录，经过整理和特征提取。该数据集适合用于格斗比赛结果预测和特征分析。
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：适用于体育运动、数据科学和机器学习交叉领域的学术研究，如格斗比赛胜负预测、选手表现评估、关键特征分析等。
行业应用：可以为体育行业提供数据支持，尤其是在比赛策略分析、选手训练优化、赛事预测等方面。
决策支持：支持教练团队的比赛决策和选手训练计划制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索格斗比赛中各项特征与比赛结果之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化比赛策略、提升选手表现。
