模型对比预测结果数据集_Model_Comparison_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：模型融合, 预测结果, 二元分类, 模型评估, 自然语言处理, 机器学习, 模型对比, 概率预测
数据概述：
该数据集包含模型预测结果，记录了两个不同模型（Model A 和 Model B）对同一批数据样本的预测输出。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态预测结果数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于原始数据样本的来源。
数据维度：包括样本ID（id）、模型A预测结果（winner_model_a）、模型B预测结果（winner_model_b）、预测结果为平局的标识（winner_tie）、真实标签（target），以及模型A、模型B和平局的预测概率（winner_model_a_prob, winner_model_b_prob, winner_tie_prob）。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_df.csv，便于数据分析和模型评估。此外，还包含了tokenizer相关的JSON文件，用于自然语言处理任务中的文本处理。
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：适用于模型融合、模型对比分析、以及预测结果分析等方面的学术研究，如探索不同模型之间的差异、评估模型性能等。
行业应用：可以为自然语言处理、机器学习等领域提供数据支持，特别是在需要对多个模型进行评估和比较的场景中。
决策支持：支持基于模型预测结果的决策制定，例如通过模型融合提高预测准确率。
教育和培训：作为机器学习、模型评估等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型对比和融合的流程。
此数据集特别适合用于探索不同模型预测结果之间的关系，评估模型的预测能力，以及优化模型融合策略，从而提升整体预测效果。
