回归分析多特征数据集RegressionDatasetwith116Categoricaland16NumericFeatures-vchauhanusf
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析，数据集，特征工程，机器学习，数据挖掘，预测建模，统计学，商业智能
数据概述： 该数据集包含回归分析任务所需的多维度特征数据，记录了包含116个分类特征和16个数值特征的综合信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，具体时间信息未提供。
地理范围：数据覆盖的范围未明确，地理信息未提供。
数据维度：数据集包括116个分类变量和16个数值变量，涵盖多种特征类型，适用于回归分析，特征工程和预测建模等任务。
数据格式：数据提供为标准数据格式（如CSV），便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于互联网公开数据源，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于回归分析，机器学习模型训练，特征工程等领域的应用，尤其在预测建模，数据挖掘和商业智能分析方面具有重要价值。
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：适用于回归分析，特征选择，模型评估等学术研究，如探索不同特征对预测结果的贡献，模型性能比较等。
行业应用：可以为金融，医疗，营销等行业提供数据支持，特别是在信用评分，疾病预测，客户行为分析等预测建模任务中。
决策支持：支持基于数据的决策制定和策略优化，帮助企业和机构实现更精准的预测和更科学的决策。
教育和培训：作为统计学，机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，特征工程和相关算法。
此数据集特别适合用于探索多特征回归模型，帮助用户实现准确的预测和模型优化，提升数据分析和决策的精确性和效率。
