结构化数据回归预测数据集StructuredDataRegressionPredictionDataset-hnganhlnguyn
数据来源：互联网公开数据
标签：回归预测, 结构化数据, 机器学习, 数据分析, 分类特征, 数值特征, 模型训练, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于回归预测任务的结构化数据，提供了用于训练和评估机器学习模型的标准数据集。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的回归预测模型训练。
数据维度：数据集包含多个特征，包括分类特征（cat0-cat9）和数值特征（cont0-cont13），以及目标变量“target”。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）。
来源信息：数据集来源于公开数据，通常用于机器学习竞赛或学术研究。
该数据集适合用于回归模型的构建、评估和优化，以及探索不同特征对目标变量的影响。
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研究，回归模型性能比较，以及特征工程方法探索。
行业应用：可用于构建预测模型，如销售额预测、价格预测等，为行业决策提供数据支持。
决策支持：支持基于数据的决策制定，如风险评估、资源分配等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握模型构建、评估和调优技能。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合与目标变量之间的关系，帮助用户构建高性能的回归预测模型，并提升预测精度。
