决策树模型预测结果与提交数据集DecisionTreeModelPrediction-SubmissionDataset-bibeksa
数据来源：互联网公开数据
标签：决策树, 模型预测, 预测结果, 提交数据, 回归分析, 交叉验证, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含决策树模型在特定回归任务中的预测结果和提交数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为模型训练与预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用回归预测场景。
数据维度：
oof_predictions_decisiontree.csv: 包含ID、真实值（Actual）、决策树模型的OOF（Out-of-Fold，交叉验证预测值）预测结果（OOF_Pred_DecisionTree）和Fold（交叉验证折数）。
Decisiontree_submission.csv: 包含用于提交的ID和对应的预测价格（price）。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于决策树模型的预测输出，并经过特定处理。
该数据集适合用于模型评估、预测结果分析和提交。
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：适用于机器学习模型评估、预测性能分析与模型优化研究，如比较OOF预测值与真实值，分析模型误差。
行业应用：可用于构建预测模型、评估模型性能，支持价格预测、销量预测等应用。
决策支持：为模型优化与参数调整提供数据支持，支持模型在实际应用中的部署与优化。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解决策树模型、交叉验证流程以及预测结果的分析方法。
此数据集特别适合用于评估决策树模型的预测能力，分析模型误差，并为模型优化提供参考。
