机器学习30天挑战数据集30DaysofMLDataset基于折叠的目标编码数据集TargetEncodingbyFoldsDataset-omurice
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，目标编码，数据集，数据预处理，数据科学，交叉验证，特征工程，编码技术
数据概述： 该数据集来源于机器学习30天挑战项目，包含经过折叠的目标编码处理的数据，适用于机器学习和数据建模任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但数据集适用于当前机器学习任务。
地理范围：数据覆盖范围未明确，适用于通用机器学习场景。
数据维度：数据集包括多个特征变量和目标变量，通过目标编码技术对分类变量进行了处理，以提高模型性能。具体包括原始数据、编码后的特征、折叠信息等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于机器学习30天挑战项目的公开数据，已进行目标编码和折叠处理。
该数据集适合用于机器学习领域的特征工程、数据预处理、模型训练和评估等任务，特别是在分类和回归问题中具有重要应用价值。
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：适用于目标编码技术、特征工程、模型性能提升等研究，如目标编码在不同数据集上的效果比较、特征工程对模型性能的影响等。
行业应用：可以为数据科学、机器学习、人工智能等领域提供数据支持，特别是在数据预处理和特征工程方面。
决策支持：支持机器学习模型的训练和优化，帮助用户制定更准确的数据处理和模型构建策略。
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特征工程、目标编码及模型优化技术。
此数据集特别适合用于探索目标编码技术在机器学习中的应用，帮助用户实现更高效的特征工程和模型训练，提升机器学习模型的准确性和泛化能力。
