结构化数据回归预测数据集StructuredDataRegressionPrediction-keagle
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, 分类变量, 数值变量, 模型评估
数据概述：
该数据集包含用于回归预测任务的结构化数据，提供了用于训练和测试预测模型的环境。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间属性，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用型结构化数据集。
数据维度：数据集包含训练集(train.csv)、测试集(test.csv)以及提交样例(sample_submission.csv)。train.csv包含ID、10个分类变量(cat0-cat9)、14个数值型变量(cont0-cont13)和目标变量target。test.csv包含ID、10个分类变量(cat0-cat9)和14个数值型变量(cont0-cont13)，用于预测。sample_submission.csv提供了提交预测结果的格式。
数据格式：数据集以CSV格式提供，方便数据读取和分析。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如回归模型性能评估、特征工程方法对比等。
行业应用：可用于金融风控、市场预测、用户行为分析等需要进行数值预测的行业。
决策支持：支持基于数据的预测和决策制定，例如预测销售额、评估风险等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握回归模型的构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索结构化数据的预测建模，帮助用户构建和优化回归模型，从而提高预测准确性。
