LightGBM模型预测结果数据集LightGBMModelPredictionResults-aditya01233
数据来源：互联网公开数据
标签：LightGBM, 机器学习, 模型预测, 二分类, 集成学习, K折交叉验证, 预测结果, 数据分析
数据概述：
该数据集包含LightGBM模型在二分类任务上的预测结果，由多个LightGBM模型在K折交叉验证（K-fold cross-validation）的框架下生成。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，视作模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于一般的二分类预测场景。
数据维度：数据集的核心是预测结果，包括样本ID（Id）、真实标签（target）、K折交叉验证的折数（kfold），以及7个不同的LightGBM模型（lgbmclf_pred1到lgbmclf_pred7）的预测概率。
数据格式：CSV格式，文件名为LGBM_PRED_PREPROCESSED_NEW.csv，便于数据分析和模型评估。数据来源于LightGBM模型的预测输出，经过预处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于模型评估、预测结果分析、集成学习研究和模型融合等。
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、数据挖掘领域的学术研究，如模型评估、模型融合、集成学习算法比较等。
行业应用：可以为数据分析、预测建模等行业提供数据支持，特别是在信用风险评估、客户流失预测、欺诈检测等二分类问题中。
决策支持：支持基于LightGBM模型的决策制定，如预测结果的分析、关键影响因素的识别等。
教育和培训：作为机器学习、数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解LightGBM模型的预测结果分析和模型评估。
此数据集特别适合用于分析不同LightGBM模型预测结果的差异，评估模型的性能，以及进行模型融合以提高预测精度。
