机器学习回归预测数据集MachineLearningRegressionPredictionDataset-boneacrabonjac
数据来源：互联网公开数据
标签：回归预测, 机器学习, 数据建模, 连续变量, 分类变量, 数据预处理, 模型训练, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含结构化数值数据，记录了多个特征变量与目标变量之间的关系，用于回归预测任务。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：数据来源未明确标注地理范围，可用于通用机器学习模型训练与测试。
数据维度：数据集包含多个特征，包括10个分类特征（cat0-cat9）和14个连续特征（cont0-cont13），以及一个目标变量（target）和kfold交叉验证分组信息。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，方便数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行初步的整理和结构化。
该数据集适合用于机器学习中的回归预测模型的训练、评估和优化。
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，如回归模型性能比较、特征重要性分析等。
行业应用：可应用于金融风险评估、销售额预测、用户行为分析等需要预测连续型变量的场景。
决策支持：支持数据驱动的决策，例如根据特征变量预测产品的销售量或用户的消费金额。
教育和培训：作为机器学习课程的实训素材，帮助学生理解回归模型的构建、训练和评估过程。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合与目标变量之间的关系，帮助用户构建预测模型，并评估不同模型的预测效果。
