机器学习实习预测数据集MachineLearningInternshipPredictionDataset-vadimurupa
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 预测, 回归, 实习, 数据分析, 特征工程, 模型训练, 评估
数据概述：
该数据集包含用于预测的结构化数值数据，旨在用于机器学习实习项目。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可视为静态数据集。
地理范围：未限定地理范围，数据为通用预测场景下的数值特征。
数据维度：数据集包含53个特征（0-52），训练集（internship_train.csv）额外包含一个名为“target”的标签，用于监督学习。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：internship_train.csv（训练集）和internship_hidden_test.csv（测试集）。
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：适用于机器学习算法的研究与比较，以及特征工程方法的研究。
行业应用：可用于构建预测模型，例如预测特定数值结果。
决策支持：可用于评估不同模型的预测性能，辅助模型选择和优化。
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回归任务。
此数据集特别适合用于探索特征与目标变量之间的关系，构建预测模型，并评估模型的性能。
