机器学习回归预测数据集MachineLearningRegressionPredictionDataset-alvinb
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, 数值特征, 交叉验证, 数据建模, 特征工程, 预测模型
数据概述：
该数据集包含结构化数值数据，用于训练和评估回归预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，为通用数据集。
数据维度：数据集包括“id” (样本标识符), 10个“cat”开头的分类特征 (cat0-cat9), 14个“cont”开头的连续数值特征 (cont0-cont13), 以及一个目标变量“target”，和一个“kfold”列，用于交叉验证。
数据格式：CSV格式，文件名为train_10folds.csv，易于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源未知，但提供了预先划分好的交叉验证折（kfold），方便模型评估。
该数据集适合用于回归预测模型的构建、特征工程探索和交叉验证策略的实践。
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在回归预测领域的学术研究，例如，不同特征编码方法、模型融合策略的比较分析。
行业应用：为金融风控、市场预测等行业提供数据建模的实践素材，帮助提升预测模型的准确性和泛化能力。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如，在市场营销中预测销售额，在金融领域预测股票价格等。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解回归模型和交叉验证方法。
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，以及评估不同机器学习模型的性能，帮助用户实现精确的数值预测。
