机器学习模型预测性能评估数据集MachineLearningModelPredictionPerformanceEvaluation-blairyoung
数据来源：互联网公开数据
标签：模型评估, 预测分析, 回归分析, 分类评估, 数据挖掘, 机器学习, 性能指标, 数据集
数据概述：
该数据集包含多个子数据集，记录了机器学习模型在不同任务中的预测结果与真实值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态模型评估结果。
地理范围：数据来源未明确，可视为通用模型评估案例。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表不同的模型评估场景：
optimum_data_meetupcsv：包含“predicted”（预测值）和“expected”（真实值）两个字段，用于评估分类或回归模型的性能。
task_1_data_meetupcsv：包含“predicted”（预测值）和“expected”（真实值）两个字段，用于评估分类或回归模型的性能。
regression_data_task-2csv：包含“X”（输入特征）、“expected”（真实值）和“predicted”（预测值）三个字段，用于评估回归模型的性能。
regression_data_task-1csv：包含“X”（输入特征）、“expected”（真实值）和“predicted”（预测值）三个字段，用于评估回归模型的性能。
banknotes_Xcsv：可能包含用于预测钞票真伪的特征数据，未明确具体字段。
banknotes_ycsv：可能包含钞票真伪的标签数据，未明确具体字段。
recall_data_meetupcsv：包含“predicted”（预测值）和“expected”（真实值）两个字段，用于评估分类或回归模型的性能，可能侧重于召回率的评估。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据已进行结构化处理，方便用于模型评估。
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：适用于机器学习模型性能评估、算法比较、以及超参数调优等研究。
行业应用：可用于评估各种机器学习模型在不同业务场景中的表现，如预测、分类等。
决策支持：为模型选择、模型优化和模型部署提供数据支持，帮助用户做出更明智的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、模型评估等课程的实践案例，帮助学生理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同模型在不同任务上的预测性能，帮助用户了解模型的优缺点，并提升模型的泛化能力。
