机器学习竞赛公开排行榜数据集MachineLearningCompetitionPublicLeaderboard-sophia2050
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 竞赛, 排行榜, 评估, 团队, 成绩, 数据分析, 排名
数据概述：
该数据集包含来自机器学习竞赛的公开排行榜数据，记录了参赛队伍的成绩与提交信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了特定竞赛的成绩提交时间，具体时间范围为2021年3月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可能与竞赛的参与者分布有关。
数据维度：包括“TeamId”（参赛队伍ID）、“Team”（参赛队伍名称）、“SubmissionDate”（提交时间）和“Score”（成绩）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ml2021spring-hw1-publicleaderboard.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛，已进行结构化处理。
该数据集适合用于机器学习竞赛结果分析、团队表现评估和排名预测等研究。
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：适用于机器学习竞赛的成绩分析与排名预测，如团队表现评估、算法效果对比等。
行业应用：可以为在线竞赛平台提供数据支持，用于优化排行榜展示、改进竞赛规则等。
决策支持：支持竞赛组织者进行赛制调整、评估参赛队伍水平，并为参赛者提供参考。
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了解竞赛流程、分析竞赛结果。
此数据集特别适合用于探索机器学习竞赛中成绩分布、团队表现和时间序列变化规律，帮助用户实现对竞赛结果的深入理解和预测。
