机器学习特征工程预测数据集MachineLearningFeatureEngineeringPredictionDataset-gizemkircan
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 预测模型, 数据分析, 机器学习, 数据集, 变量分析, 数值预测, 缺失值处理
数据概述：
该数据集包含用于机器学习预测任务的特征工程数据，记录了多个数值和类别特征，旨在用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用数据集。
数据维度：数据集包括id、feature_01至feature_21共22个字段。其中，feature_01, feature_02, feature_05, feature_10, feature_12, feature_15, feature_17, feature_21为数值型特征；feature_03, feature_07, feature_09, feature_14, feature_16, feature_18, feature_19, feature_20为类别型特征。部分特征存在缺失值。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括traincsv-1.csv、testcsv-1.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的机器学习项目，用于训练和测试预测模型，已进行初步的数据清洗和特征提取。
该数据集适合用于数据预处理、特征工程、模型构建和评估等机器学习任务。
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、数据挖掘等领域的研究，例如特征选择、缺失值处理、模型优化等。
行业应用：可用于构建预测模型，例如风险评估、用户行为预测等领域。
决策支持：可以为决策制定提供数据支持，帮助优化决策方案。
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深入理解特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同特征对预测结果的影响，以及评估不同模型在特定数据集上的表现，帮助用户提升预测精度和模型泛化能力。
