基于CNN-GRU模型的OOF预测数据集-阶段1-优化版本

基于CNN-GRU模型的OOF预测数据集-阶段1-优化版本 数据来源：互联网公开数据 标签：CNN, GRU, 预测, 机器学习, OOF, 优化, 深度学习, 数据集, 阶段1 数据概述： 本数据集包含了使用卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）模型在阶段1训练中生成的OOF（Out-of-Fold，交叉验证）预测结果。这些预测结果是针对特定的机器学习任务，并经过了优化处理。数据集来源于Kaggle平台，版本为kingofdaydream/cnn-gru-baseline-stage2-train-inference-optm的1.0版本，旨在为研究人员提供一个经过训练和优化的模型预测结果，方便进行后续分析和评估。 数据用途概述： 该数据集主要用于机器学习模型的性能评估、模型融合、特征工程以及深入理解CNN-GRU模型在特定任务上的表现。研究人员可以利用此数据进行模型比较、误差分析、模型改进，或者作为基线结果与其他方法进行对比。此外，该数据集也适用于教学和研究，为学习者提供了一个实际的案例，帮助他们理解和应用深度学习模型，并进行数据分析和模型调优。