模型评估性能评分数据集ModelEvaluationPerformanceScores-maksimtrufanov
数据来源：互联网公开数据
标签：模型评估, 性能指标, 评分数据, 回归分析, 数据分析, 实验结果, 机器学习, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含模型评估的性能评分数据，记录了不同模型在多种评估指标下的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态评估结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能为不同模型在特定数据集或实验环境下的性能表现。
数据维度：数据集包含多个评分项，如score_rs_42、score_rs_17等，以及平均值（mean），每个评分项代表一个模型在特定评估指标下的得分。
数据格式：CSV格式，文件名为nice_scores.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于模型评估实验，已进行数据整理，用于分析模型性能。
该数据集适合用于模型性能比较、回归分析、数据可视化以及机器学习模型评估。
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性能评估与比较的学术研究，如不同算法的性能对比、评估指标之间的相关性分析等。
行业应用：可以为人工智能行业提供模型评估的参考，如模型选择、调参优化、算法改进等。
决策支持：支持模型部署与优化决策，帮助用户选择最佳模型，提升模型在实际应用中的效果。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生理解模型评估方法，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于分析不同模型在多种评估指标下的表现，帮助用户深入理解模型性能特点，实现模型优化与选择。
