回归练习合成数据集

回归练习合成数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析,合成数据,机器学习,特征工程,模型训练

数据概述：
本数据集是一个用于回归任务的合成数据集，包含1,000,000行数据，每行有31列。前30列为解释变量（特征），其中：
- 第1-10列由numpy.random模块中的分布函数生成；
- 第11-20列由np.random.randint函数生成；
- 第21-30列由np.random.choice函数生成，且使用了不同的概率分布。
第31列为目标变量，服从正态分布，用于回归分析。

数据用途概述：
该数据集适用于回归模型的训练与测试、特征工程的实践、模型性能评估以及算法效果对比等场景。研究人员和开发者可以利用此数据集进行模型训练、特征选择、数据预处理等实验，也可以用于验证不同回归算法的性能和鲁棒性。此外，数据集的合成特性使其非常适合用于教学和培训，帮助学习者理解回归分析的基本原理和实践方法。