机器学习流程伪造检测数据集MLFlowFakeDetectionDataset-kavyaatn
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，数据伪造，数据集，异常检测，流程监控，数据质量，人工智能，安全分析
数据概述： 该数据集专注于记录和分析机器学习流程中可能存在的伪造或异常行为，旨在帮助识别和预防数据篡改。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球多个研究机构和企业的机器学习项目，不限于特定地区。
数据维度：数据集包括机器学习流程的各个阶段数据，涵盖数据采集、预处理、模型训练、评估等环节的日志、参数、输出结果等变量。还包括伪造行为的标签和特征。
数据格式：数据提供为JSON和CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的机器学习项目和竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习数据质量监控、异常检测、安全分析等领域，特别是在伪造检测、流程监控等技术任务中具有重要价值。
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：适用于机器学习流程监控、数据伪造检测等学术研究，如异常行为的识别、数据篡改的预防等。
行业应用：可以为机器学习项目提供数据支持，特别是在数据质量监控、流程安全分析等方面。
决策支持：支持机器学习项目的流程优化和安全策略制定，帮助制定更好的数据处理和应用策略。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据质量监控和相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索机器学习流程中的伪造行为与异常特征，帮助用户实现数据篡改的检测与预防，提高机器学习项目的可靠性和安全性。
