机器学习预测数据集MachineLearningPredictionDataset-dagloxkankwanda
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 预测, 特征工程, 回归分析, 数据分析, 科学研究, 建模, 数据集
数据概述：
该数据集包含结构化数值数据，记录了多维特征与目标变量之间的关系，用于机器学习模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确指出地理范围，可推测为通用数据集。
数据维度：数据集包含一个id字段，一个era字段，一个target目标变量，以及43个以“feature_”开头的特征变量。
数据格式：CSV格式，文件名为small.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源未明确，数据集已进行结构化处理，便于直接用于机器学习任务。
该数据集适合用于回归分析、特征工程和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于机器学习算法的性能评估，以及特征重要性分析等研究。
行业应用：可用于构建预测模型，例如预测销售额、用户行为等。
决策支持：可以用于支持基于数据的决策，例如优化资源分配。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解机器学习模型的构建流程。
此数据集特别适合用于探索特征与目标变量之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现数据驱动的决策。
