论文主题分类预测样本数据集PaperTopicCategoryPredictionSample-tanmay7404
数据来源：互联网公开数据
标签：论文分类, 学术研究, 机器学习, 多标签分类, arXiv, 文本数据, 样本数据, 预测任务
数据概述：
该数据集包含来自arXiv的论文主题分类预测样本数据，用于构建和评估多标签分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为arXiv论文库的静态样本数据。
地理范围：数据来源于arXiv，涵盖全球学术研究领域。
数据维度：数据集包含“Id”（论文唯一标识符）和多个代表不同研究主题的列，如“math.AT”、“stat.AP”、“cs.AR”等，每个主题列的值为0或1，表示该论文是否属于该主题。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于arXiv，用于支持论文主题分类预测任务。
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：适用于机器学习领域的多标签分类算法研究，以及在学术论文分类领域的应用探索。
行业应用：可以为学术搜索引擎、文献推荐系统等提供数据支持，用于提升论文检索和推荐的准确性。
决策支持：支持学术机构和研究人员进行论文管理、研究趋势分析，以及学科交叉研究。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生理解多标签分类问题，并进行模型构建与评估。
此数据集特别适合用于构建和测试多标签分类模型，预测论文所属的多个研究主题，并评估不同算法的性能。
