公民申诉重要性预测数据集-oossiiris
数据来源：互联网公开数据
标签：公民申诉,人权,政府,优先级,机器学习,预测,社会问题,治理,政策制定
数据概述：
本数据集包含来自 HackerEarth 机器学习挑战赛（Predict Grievance Importance）的公民申诉数据，旨在预测申诉的重要性，以帮助政府优先处理。 数据集由三个CSV文件组成：train.csv（8878行，328列），test.csv（4760行，327列），sample_submission.csv（5行，2列）。
数据集包含公民提交的各种申诉信息，例如与人权、社会公平、政府行为等相关的问题。训练集用于构建预测模型，测试集用于评估模型的预测效果。
数据用途概述：
该数据集主要用于机器学习模型的训练和评估，以预测公民申诉的重要性。 预测结果可用于：
1. 政府决策支持：帮助政府根据申诉的重要性进行优先排序，从而更有效地分配资源和处理问题。
2. 社会问题分析：通过分析申诉数据，了解社会中存在的主要问题和关注点。
3. 政策制定：为制定更有效的政策提供数据支持，以改善公民福祉和促进社会公平。
4. 人权保护：识别和解决侵犯人权的行为，保障公民的合法权益。
5. 研究与教育：为研究人员和学生提供数据资源，用于社会科学、政治学、公共管理等领域的研究和学习。
