结构化表格数据预测数据集StructuredTabularDataPrediction-naohirot
数据来源：互联网公开数据
标签：表格数据, 预测, 分类, 回归, 机器学习, 数据建模, 特征工程, 竞赛数据
数据概述：
该数据集包含用于预测建模的结构化表格数据，由训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交样例（sample_submission.csv）组成。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用预测建模场景。
数据维度：
train.csv：包含用于训练模型的数据，包括id（样本标识符）、cat0-cat9（10个类别型特征）、cont0-cont13（14个连续型特征）和target（目标变量，用于监督学习）。
test.csv：包含用于测试模型的数据，结构与train.csv类似，但不包含target变量。
sample_submission.csv：包含提交预测结果的样例格式。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开竞赛或数据集平台，用于机器学习模型的训练与测试。
该数据集适合用于分类或回归任务，具体取决于目标变量的性质。
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：适用于机器学习算法的性能评估与比较研究，以及特征工程方法的研究。
行业应用：可以应用于风险评估、客户行为预测、产品销售预测等领域。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如预测市场趋势、优化资源分配等。
教育和培训：作为机器学习课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征选择、模型训练与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索表格数据的预测建模，帮助用户构建预测模型、优化模型性能，并提升数据分析能力。
