机器学习模型预测结果提交数据集MachineLearningModelPredictionSubmission-gauravbrills
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 模型预测, 预测结果, 提交数据, 性能评估, 数据分析, LightGBM, 特征重要性
数据概述：
该数据集包含机器学习模型的预测结果和特征重要性数据，用于评估模型性能和分析特征对预测结果的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从文件名“lgb_2023-11-21-01”推测可能与特定日期相关。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用预测任务。
数据维度：
submission.csv：包含“id”（样本标识符）和“score”（模型预测分数）两个字段，用于提交预测结果。
lgb_2023-11-21-01/fe_.csv：包含“Unnamed: 0”（索引），“name”（特征名称）和“importance”（特征重要性）三个字段，用于展示LightGBM模型中特征的重要性。
数据格式：
submission.csv为CSV格式，用于提交预测结果。
lgb_2023-11-21-01/fe_.csv为CSV格式，用于存储特征重要性数据。
该数据集来源于机器学习竞赛或项目，已进行模型预测与特征重要性分析。
该数据集适合用于机器学习模型的性能评估、特征重要性分析和结果提交。
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、特征工程研究、模型优化等学术研究，例如探索不同特征对预测结果的影响。
行业应用：为数据科学竞赛、预测建模项目提供数据支持，尤其在需要评估模型预测结果和分析特征重要性的场景。
决策支持：支持通过模型预测结果进行决策，并根据特征重要性分析结果优化模型。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解模型评估、特征分析和结果提交流程。
此数据集特别适合用于评估机器学习模型的预测效果，分析特征对预测结果的贡献，并用于优化模型性能和提升预测精度。
