竞赛提交测试数据集KambitionSubmissionTestDataset-taishioikawa
数据来源：互联网公开数据
标签：竞赛，测试，提交，数据分析，机器学习，数据集，评估，技术应用
数据概述：该数据集包含来自Kambition平台的竞赛提交测试数据，记录了参赛者提交的模型预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2021年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的参赛者提交。
数据维度：数据集包括参赛者ID，提交时间，预测结果，评估指标等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kambition平台的公开竞赛数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习模型评估和竞赛结果分析等领域的研究和应用，特别是在模型性能评估，预测精度分析等方面具有重要价值。
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：适用于机器学习模型评估，竞赛结果分析等研究，如模型性能比较，预测精度分析等。
行业应用：可以为数据科学竞赛组织者提供数据支持，特别是在参赛者提交结果的评估和竞赛结果的统计分析方面。
决策支持：支持竞赛组织者制定更好的竞赛规则和评估标准，帮助改善竞赛公平性和透明度。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型评估和竞赛结果分析方法。
此数据集特别适合用于探索机器学习模型评估的规律与趋势，帮助用户实现模型性能比较，预测精度分析等目标，为数据科学竞赛的公平性和透明度提供数据支持。
