机器学习特征工程预测数据集MachineLearningFeatureEngineeringPredictionDataset-rizqonfajar
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 特征工程, 分类预测, 数值特征, 类别特征, 数据建模, 训练集, 测试集
数据概述：
该数据集包含用于机器学习模型训练和评估的结构化数据，旨在用于预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用机器学习模型训练。
数据维度：数据集包含两类特征：类别特征（cat0-cat9，共10个）和数值特征（cont0-cont13，共14个）。此外，train_30ML.csv文件中还包含一个目标变量“target”，用于监督学习。
数据格式：CSV格式，包含train_30ML.csv（训练集）和test_30ML.csv（测试集）两个文件，便于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基本的预处理，包括缺失值处理和数据类型转换等。该数据集的设计旨在促进对特征工程和模型调优的实践。
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、数据挖掘等领域的学术研究，尤其是在特征选择、特征编码、模型评估等方面的研究。
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、销量预测等，为企业提供数据驱动的决策支持。
决策支持：支持企业进行数据分析，优化业务流程，提升决策效率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对模型性能的影响，以及评估不同机器学习算法在特定预测任务上的表现，从而提升模型的预测精度和泛化能力。
