结构化数据回归预测建模数据集StructuredDataRegressionPredictionModelingDataset-tubasiddiqui
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 结构化数据, 机器学习, 预测建模, 数据特征, 交叉验证, 模型训练, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自公开的数据，记录了多组结构化数据，用于回归预测任务。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，适用于通用的预测建模场景。
数据维度：数据集包括id、cat0-cat9（10个类别型特征）、cont0-cont13（14个连续型特征）、target（目标变量，为连续数值型）和kfolds（交叉验证分组）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，方便数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于回归模型构建、特征工程以及交叉验证策略的研究。
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：适用于机器学习、统计学相关领域的学术研究，如回归模型性能比较、特征重要性分析等。
行业应用：可用于金融、市场营销等行业的数据分析与预测，例如风险评估、销售额预测等。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如优化资源分配、预测市场趋势等。
教育和培训：作为机器学习课程的实践案例，帮助学生掌握数据预处理、模型构建、评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同特征对目标变量的影响，以及评估不同回归模型的预测性能，帮助用户构建和优化预测模型，实现精准预测。
