机器学习模型预测概率数据集_Machine_Learning_Model_Prediction_Probability_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：模型预测, 概率, 二分类, FLAML, 集成学习, 机器学习, 模型评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含使用FLAML自动化机器学习库训练的多个二分类模型的预测概率数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型预测结果的静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的二分类预测场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个由FLAML训练的不同模型（如CAT、ET、HGB、LGB、XGBLD）的预测概率，每个文件包含三列数据：“Unnamed: 0”（样本索引）、“0”（预测为类别0的概率）和“1”（预测为类别1的概率）。
数据格式：CSV格式，文件名包含了模型类型、特征工程方法（wFE）、交叉验证设置（CV_5fld）以及训练时长（90min或10h）等信息，便于模型比较和分析。
来源信息：数据来源于FLAML自动机器学习库的实验结果，已进行模型训练和预测概率输出。
该数据集适合用于模型评估、比较不同模型性能以及进行集成学习等研究。
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：适用于机器学习模型性能评估、模型比较、集成学习等方面的学术研究。
行业应用：可以应用于需要进行二分类预测的行业，如金融风控、医疗诊断、客户流失预测等。
决策支持：可以用于支持基于机器学习模型的决策制定，例如选择最佳模型或优化模型组合。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解模型预测概率的含义和应用。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习模型在二分类问题上的预测表现，以及进行模型融合以提升预测精度。
