蘑菇毒性概率数据集

蘑菇毒性概率数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：蘑菇,毒性预测,概率分析,机器学习,数据特征,分类模型,生态学,食品安全
数据概述：
本数据集包含了从公共笔记本和用户个人笔记本中提取的蘑菇毒性分类模型的OOF（Out-of-Fold）和测试概率数据。数据集分为两个版本：
1. agl_train_probs_v1 & agl_test_probs_v1：从公共笔记本提取的概率数据。
2. oof_predss_v1 & sub_probs_v1：从用户个人笔记本提取的概率数据。
数据内容主要反映了模型对蘑菇是否具有毒性的预测概率值，为研究蘑菇毒性分类模型的性能提供了重要依据。

数据用途概述：
该数据集适用于蘑菇毒性分类模型的性能评估、模型集成与优化、特征重要性分析等场景。研究人员可以利用此数据集比较不同模型的预测能力，探索模型在蘑菇毒性分类任务中的表现差异；同时，数据集也适合用于生态学研究，帮助分析蘑菇毒性与环境因素之间的关系，为食品安全提供数据支持。