股票价格预测模型交叉验证结果数据集StockPricePredictionModelCross-ValidationResults-xiaowangiiiii
数据来源：互联网公开数据
标签：股票价格预测, 金融数据, 机器学习, 交叉验证, 模型评估, RMSPE, 时间序列分析, 金融科技
数据概述：
该数据集包含股票价格预测模型的交叉验证结果，记录了不同股票在不同时间段内的预测值与真实值，以及相应的评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从“time_id”字段推测包含多个时间点的数据。
地理范围：数据未限定具体地域，但涉及了多个股票的交易数据，可能代表多个股票市场。
数据维度：数据集包括“stock_id”（股票代码）、“time_id”（时间标识）、“predict”（预测值）、“target”（真实值）以及“rmspe”（均方根百分比误差，Root Mean Squared Percentage Error）等关键指标。
数据格式：数据以CSV格式存储，按照交叉验证的折（fold）进行组织，每个折包含rmspe_per_stock.csv、rmspe_per_time.csv和result.csv三个文件，便于分析和评估。
来源信息：数据来源于股票价格预测模型的交叉验证结果，经过预处理，并计算了RMSPE等评估指标。
该数据集适合用于金融时间序列分析、机器学习模型评估和优化，以及股票价格预测相关领域的研究。
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：适用于金融领域，如量化投资、风险管理等方面的学术研究，包括股票价格预测模型性能评估、不同模型对比分析等。
行业应用：为金融科技公司、投资机构提供数据支持，用于模型优化、投资策略制定、风险控制等。
决策支持：支持金融机构进行投资决策、风险评估和策略调整。
教育和培训：作为金融工程、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解模型评估方法、分析预测结果。
此数据集特别适合用于评估不同股票价格预测模型的性能，分析模型在不同股票和时间段的表现，以及进行模型优化和策略调整，最终提升预测精度和投资回报。
