机器学习回归预测数据集MachineLearningRegressionPredictionDataset-rodrigospalma
数据来源:互联网公开数据
标签:回归预测, 机器学习, 分类特征, 连续特征, 数据建模, 预测分析, 数据集
数据概述:
该数据集包含用于机器学习回归预测任务的数据,记录了多个分类特征和连续特征,并附带一个目标变量。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注时间信息,可视为静态数据集。
地理范围:数据未限定地理范围,适用于通用机器学习场景。
数据维度:数据集包含以下字段:
id:样本的唯一标识符。
cat0-cat9:10个分类特征。
cont0-cont13:14个连续特征。
target:目标变量,为连续数值型,是模型需要预测的目标。
数据格式:CSV格式,包含train.csv, test.csv和sample_submission.csv三个文件,便于数据处理和模型训练。
来源信息:数据来源于公开数据集,已进行初步的整理和结构化处理。
该数据集适合用于回归预测模型的训练和评估,以及探索分类特征与连续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,例如回归模型、特征工程、模型调优等方面的学术研究。
行业应用:可用于构建预测模型,例如风险评估、销售预测、用户行为分析等。
决策支持:支持数据驱动的决策制定,帮助理解不同特征对目标变量的影响,优化业务策略。
教育和培训:作为机器学习、数据分析课程的实训数据集,帮助学生和研究人员熟悉数据处理、模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对目标变量的影响,并构建预测模型,以实现对目标变量的准确预测。