机器学习交叉验证数据集MachineLearningCross-validationDataset-catadanna
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 交叉验证, 模型评估, 数据分割, 实验设计, 数据分析, 算法验证, 训练集
数据概述：
该数据集包含用于机器学习模型交叉验证的结构化数据，记录了数据样本的ID及其对应的折数（folds）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，为通用机器学习实验设计。
数据维度：数据集包含两个主要字段：id（样本的唯一标识符）和folds（样本所属的折数，用于交叉验证）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：tabular_s4e10_folds_5.csv和tabular_s4e10_folds_10.csv，分别对应5折和10折交叉验证的数据分割方案。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于机器学习模型评估和算法验证。
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：适用于机器学习模型评估、交叉验证方法研究。
行业应用：可以为机器学习模型的开发和测试提供数据支持，特别是在需要进行模型泛化能力评估的场景。
决策支持：支持机器学习模型的选择和优化。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解交叉验证的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索不同折数对模型性能的影响，帮助用户进行模型选择和调优。
