LightAutoML模型预测损失数据集LightAutoMLModelPredictionLossDataset-somayyehgholami
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 模型评估, 预测分析, 损失函数, LightAutoML, 数据可视化, 预测误差, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含使用LightAutoML模型进行预测后得到的损失数据，记录了模型在不同样本上的预测结果与真实值之间的差异。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型评估的快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于LightAutoML模型的训练数据。
数据维度：包括“id”（样本标识符）和“loss”（损失值）两个字段，用于评估模型预测的准确性。
数据格式：CSV格式，文件名为“In_LightAutoML_we_trust.csv”，便于数据分析和可视化。数据集中包含模型预测的损失值，可用于评估模型的性能。
数据来源：数据来源于LightAutoML模型的预测结果，已进行结构化处理。
该数据集适合用于模型评估、预测误差分析和模型优化。
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与优化的学术研究，如损失函数分析、模型性能比较等。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供数据支持，特别是在模型部署、性能监控和优化方面。
决策支持：支持模型训练和调优，帮助用户提升模型预测精度。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解模型评估指标。
此数据集特别适合用于分析模型预测的误差分布，评估模型在不同样本上的性能表现，并为模型优化提供依据。
