美国运通竞赛提交文件表现差异分析数据集-kaito510
数据来源：互联网公开数据
标签：美国运通,竞赛,机器学习,模型评估,排行榜,数据分析,提交文件,表现差异
数据概述：
本数据集包含两个在美国运通（American Express）竞赛中提交的预测结果文件。这两个文件在私有排行榜上的得分均为0.80708，在公共排行榜上的得分均为0.79932。尽管得分相同，但两个文件在私有排行榜上的预测结果存在显著差异。
数据来源为竞赛提交文件，通过分析文件内部的预测值，可以观察到两个提交文件在不同数据行上的预测结果差异。
数据用途概述：
该数据集可用于深入分析机器学习模型在竞赛中的表现，特别是针对预测结果差异对排行榜得分的影响进行研究。具体应用场景包括：
- 模型对比分析：对比两个提交文件在不同数据行上的预测差异，评估不同模型或参数设置对结果的影响。
- 排行榜得分解释：分析为何两个差异显著的提交文件能够获得相同的私有排行榜得分，探讨其背后的数学关系或偶然性。
- 模型鲁棒性评估：评估模型在不同数据子集上的表现一致性，以及对细微数据差异的敏感程度。
- 竞赛策略研究：通过分析提交文件的表现差异，为未来的竞赛策略提供参考，例如，如何平衡公共和私有排行榜的得分。
