机器学习模型预测目标值数据集__Machine_Learning_Model_Target_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 模型预测, 回归分析, 数据预测, 目标值, 数据集, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含由机器学习模型生成的预测目标值，记录了模型对于特定输入预测的连续数值结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据不涉及地理信息，适用于通用的预测模型评估与分析。
数据维度：包含两个字段：“row_id”（样本的唯一标识符）和“target”（模型预测的目标值，数值型）。
数据格式：CSV格式，文件名为MLP_RIDGE_ensemble.csv，易于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于机器学习模型的输出结果，经过生成，用于模型性能评估。
该数据集适合用于机器学习模型的训练、测试、预测结果分析和模型优化。
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预测结果的研究，如模型性能评估、误差分析、预测值分布分析等。
行业应用：可以为需要进行数值预测的行业提供数据支持，例如金融、气象、能源等领域。
决策支持：支持基于机器学习模型的决策制定，如风险评估、资源分配、预测性维护等。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的分析方法。
此数据集特别适合用于探索预测值与真实值之间的关系，评估模型的准确性和可靠性，并优化模型参数以提升预测精度。
