模型评估与游戏性能分析数据集_Model_Evaluation___Game_Performance_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：模型评估, 游戏分析, 机器学习, 性能指标, 预测模型, 数据分析, 指标体系, 实验结果
数据概述：
该数据集包含来自模型评估与游戏性能分析相关的数据，记录了多种游戏在不同条件下的模型预测结果和性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为模型训练与评估的实验结果快照。
地理范围：数据覆盖范围不明确，主要与游戏本身的设计和运行环境相关，而非地理位置。
数据维度：数据集包括模型预测结果、均方根误差（RMSE）、交互率（IVR）等多种性能指标，以及不同游戏对应的具体数值，例如不同游戏名称，以及与游戏相关的ID等。
数据格式：数据以多种格式存储，包括JSON、CSV、文本文件等，其中metrics.csv文件提供了结构化的性能指标数据，便于数据分析。
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评估、游戏性能分析、算法优化等领域的研究，如模型预测精度分析、不同游戏表现对比等。
行业应用：可以为游戏开发、数据分析、人工智能等行业提供数据支持，特别是在游戏内用户行为分析、游戏平衡性调整、推荐系统优化等方面。
决策支持：支持游戏开发团队进行游戏设计决策，优化游戏体验，提高游戏盈利能力。
教育和培训：作为机器学习、游戏分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解模型评估方法和游戏性能分析。
此数据集特别适合用于探索模型预测的准确性、不同游戏之间的性能差异，以及影响游戏表现的关键因素，帮助用户实现游戏性能优化、模型效果提升等目标。
