KaggleDon-tOverfitII挑战赛数据集-过拟合问题研究-历史数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习,竞赛数据,过拟合,二元分类,特征工程,数据分析,Kaggle
数据概述：
本数据集源于Kaggle Don't Overfit II 挑战赛，该比赛旨在考察参赛者在极少训练样本下（仅250个）对包含20,000行连续变量的矩阵进行建模，同时避免过拟合的能力。数据集是历史比赛的原始数据，为研究和复现过拟合问题提供了宝贵的资源。
数据用途概述：
该数据集主要用于机器学习算法的过拟合问题研究、模型泛化能力评估、特征选择和工程实践。 研究者可以利用该数据集测试和比较不同算法在小样本情况下的表现； 探索各种正则化技术、降维方法等对提升模型泛化能力的作用； 也可以用于教学和实践，帮助学习者理解过拟合现象并掌握相应的应对策略。
