基于5特征的二分类模型训练数据集-ROCAUC90-cnezhmar

基于5特征的二分类模型训练数据集-ROCAUC90-cnezhmar 数据来源：互联网公开数据 标签：机器学习,二分类,ROC AUC,训练数据集,特征工程,模型评估 数据概述： 本数据集是一个用于训练二分类模型的训练数据集，包含5个特征变量和一个目标变量。数据集旨在用于构建一个能够实现ROC AUC（Receiver Operating Characteristic Area Under Curve，受试者工作特征曲线下面积）指标至少达到0.9的二分类模型。数据经过预处理，适合直接用于模型训练和评估。

数据用途概述： 该数据集主要用于机器学习模型的训练和评估，特别适用于希望构建高性能二分类模型的场景。 数据科学家和机器学习工程师可以使用此数据进行特征工程、模型选择、超参数调优等工作，以达到预期的ROC AUC 性能。此外，该数据集也适用于教学和研究，帮助学习者理解二分类问题的建模流程、评估指标以及模型优化方法。