机器学习模型预测结果提交数据集MachineLearningModelPredictionSubmission-tofutiger
数据来源：互联网公开数据
标签：模型预测, 机器学习, 预测结果, 提交数据, 数据分析, 二元分类, 评估, 竞赛
数据概述：
该数据集包含机器学习模型生成的预测结果，用于评估模型在特定任务上的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于模型评估或竞赛提交。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各种机器学习模型评估场景。
数据维度：包括“id”（样本标识符）和“prediction”（模型预测的概率值）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于提交和评估。
数据来源：来源于模型预测输出，通常用于Kaggle等平台上的机器学习竞赛。
该数据集适合用于机器学习模型的性能评估和结果提交。
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、模型比较和分析。
行业应用：用于模型训练、测试和部署，特别是在需要进行预测的任务中。
决策支持：用于支持基于模型预测的决策制定。
教育和培训：作为机器学习课程的实践材料，用于模型评估和结果提交的教学。
此数据集特别适合用于评估模型预测的准确性和可靠性，帮助用户了解模型的性能并进行优化。
