广告点击预测数据集AdvertisingClickPredictionDataset-zdl314159
数据来源：互联网公开数据
标签：点击预测, 广告, 机器学习, 推荐系统, 二分类, CTR预测, 深度学习, 广告投放
数据概述：
该数据集包含用于广告点击预测的数据，记录了用户对广告的展示与点击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用的广告点击预测模型。
数据维度：数据集包含两份文件，train.csv 和 test.csv，其中：
train.csv 包含 "Id" (样本ID), "Label" (点击标签，0表示未点击，1表示点击), 以及13个数值型特征 (I1-I13) 和26个类别型特征 (C1-C26)。
test.csv 包含 "Id" 以及与 train.csv 相同的数值型和类别型特征 (I1-I13, C1-C26)，用于测试模型的预测效果。
数据格式：CSV 格式，方便数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源未明确，通常为广告平台或相关研究机构的公开数据集。
该数据集特别适合用于构建和评估广告点击率（CTR）预测模型，并探索特征工程和模型优化方法。
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、推荐系统和广告技术等领域的研究，如CTR预测模型、特征重要性分析、模型集成等。
行业应用：为广告行业提供数据支持，可用于广告投放策略优化、用户定向、广告效果评估等。
决策支持：支持广告平台或营销人员的决策制定，帮助优化广告预算分配，提升广告投放回报。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解CTR预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与广告点击之间的关系，并构建高精度的CTR预测模型，从而提升广告投放效果。
