机器学习模型训练数据集MachineLearningModelTrainingDatasets-naikmm99
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 数据集, 回归分析, 线性回归, 逻辑回归, 数据分析, 波士顿房价, 薪资预测
数据概述：
该数据集包含用于机器学习模型训练的多个数据集，涵盖了不同类型的分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据集包含波士顿房价数据，具有地理位置属性。
数据维度：包括两个主要数据集：
Salary_Data.csv：包含YearsExperience（工作年限）和Salary（薪资）两个字段，用于薪资预测。
Boston.csv：包含CRIM（城镇人均犯罪率）等14个字段，用于波士顿房价预测。
数据格式：提供CSV格式数据，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，适用于机器学习和数据分析的实践。
该数据集适合用于线性回归、逻辑回归等多种机器学习模型的训练和评估。
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的实践与评估，例如线性回归、逻辑回归等模型的性能比较。
行业应用：可以用于薪资预测、房价预测等领域的数据分析和建模。
教育和培训：作为机器学习课程的实训素材，帮助学生理解和应用各种机器学习算法。
此数据集特别适合用于探索变量之间的关系、构建预测模型，并进行模型性能的评估与优化。
