KNN分类预测数据集KNNClassificationPredictionDataset-mejbahahammad
数据来源：互联网公开数据
标签：KNN, 分类, 预测, 机器学习, 数据集, 数值特征, 建模, 算法
数据概述：
该数据集包含用于KNN（K近邻）算法的数值型数据，旨在进行分类预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的分类场景。
数据维度：数据集包含10个数值型特征 (XVPM, GWYH, TRAT, TLLZ, IGGA, HYKR, EDFS, GUUB, MGJM, JHZC) 和一个目标变量TARGET CLASS（分类标签，取值为0或1）。
数据格式：CSV格式，文件名为DataSetKNN.csv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源为公开数据集，用于机器学习算法的训练与测试。
该数据集适合用于KNN算法的训练与测试，以及探索不同特征组合对分类结果的影响。
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：适用于机器学习算法研究，特别是KNN算法的性能评估与优化。
行业应用：可用于构建分类模型，例如客户流失预测、产品推荐等。
决策支持：支持数据驱动的决策，如风险评估、用户行为分析等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解KNN算法的原理和应用。
此数据集特别适合用于测试和验证KNN算法的分类效果，以及探索不同参数设置对模型性能的影响。
