角色属性预测训练数据集_Character_Attribute_Prediction_Training_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：角色属性, 游戏数据, 特征工程, 机器学习, 回归分析, 数据挖掘, 数值预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于角色属性预测的训练数据，记录了角色在不同游戏环境下的属性特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态属性数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为游戏角色属性相关的通用数据。
数据维度：数据集包含多个特征，如“id”、“era”、“feature_charisma58”、“feature_strength10”等，以及目标变量“target”和多个特征组合。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：255ds_1_tested255.csv, 255ds_1_trained255.csv, 255ds_1_valed255.csv，分别对应测试集、训练集和验证集，便于模型训练与评估。
来源信息：数据来源于游戏或模拟环境，经过特征提取和处理，用于角色属性的预测任务。
该数据集适合用于角色属性建模、游戏平衡性分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于游戏数据分析、机器学习模型的训练和评估，以及角色属性与游戏表现之间的关系研究。
行业应用：为游戏开发商提供数据支持，用于游戏角色设计、游戏平衡性调整和玩家行为预测。
决策支持：支持游戏设计团队进行数据驱动的决策，优化游戏体验和提升游戏趣味性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和游戏分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析在游戏领域的应用。
此数据集特别适合用于探索角色属性对游戏结果的影响，以及构建预测模型，优化游戏设计和玩家体验。
