模型错误可视化数据分析数据集ModelErrorVisualizationDataAnalysis-polapob
数据来源：互联网公开数据
标签：模型分析, 错误分析, 数据可视化, 机器学习, 预测错误, 分类模型, 错误样本, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含用于模型错误分析的数据，记录了模型在预测过程中产生的错误样本的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，用于模型评估与分析。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各种机器学习模型的错误分析。
数据维度：数据集包含多个字段，包括样本ID（id）、真实标签（target）、交叉验证折叠（fold）、相似数据（similarData，可能为与该样本相似的其他样本的ID）、零计数（zeroCount，可能指模型预测为0的次数）、一计数（oneCount，可能指模型预测为1的次数）、模型预测概率（modelProbaPredict）、预测概率（Proba）、标签预测（labelPrediction）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别命名为mistakeOnes.csv和mistakeZeros.csv，分别记录了模型预测为1和0的错误样本。
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的错误分析与诊断，例如深入分析模型在不同样本上的预测行为，找出模型预测错误的模式。
行业应用：可用于提升模型的性能，例如通过分析错误样本的特征，改进模型结构或训练数据。
决策支持：支持模型优化策略的制定，例如针对特定类型的错误，采取相应的修正措施。
教育和培训：可作为机器学习课程的案例分析素材，帮助学生理解模型评估和错误分析的重要性。
此数据集特别适合用于探索模型预测错误的根本原因，帮助用户优化模型性能，提升预测准确率。
