机器学习回归预测数据集MachineLearningRegressionPredictionDataset-ujoshi076
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, 特征工程, 分类特征, 数值特征, 交叉验证, 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结构化数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用机器学习数据集。
数据维度：数据集包含多个特征，包括：id（样本标识符），cat0-cat9（类别型特征），cont0-cont13（连续型特征），target（目标变量，为连续数值），KFold（交叉验证折数）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds_5_30_days.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或数据集分享平台，已进行预处理，包含数值型和类别型特征。
该数据集适合用于回归预测模型的训练、测试和评估，以及特征工程和模型优化研究。
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，包括回归模型比较、特征选择方法研究、模型优化策略探索等。
行业应用：可应用于金融、市场营销、风险评估等领域，用于预测数值型结果，如销售额预测、客户生命周期价值预测等。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，帮助优化业务策略，提升预测精度。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型训练与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对预测结果的影响，以及评估不同回归模型的性能，帮助用户构建和优化预测模型，实现精准预测。
