模型预测结果分析数据集ModelPredictionResultsAnalysis-hirune924
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 模型评估, 预测结果, 数据分析, 二元分类, OOF预测, 提交结果, 数据竞赛
数据概述：
该数据集包含来自数据竞赛的预测结果数据，用于模型性能评估和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为特定数据竞赛期间的模型预测结果。
地理范围：数据来源未明确地理范围，但通常与数据竞赛的赛题相关。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件都包含“id”、“target”和“preds”或“id”和“target”字段。其中，“id”为样本标识符，“target”为真实标签（ground truth），“preds”为模型预测的概率值。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和模型评估。 数据集包含OOF（Out-of-Fold）预测结果和提交结果。
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、不同预测结果的对比分析，以及特征工程的探索。
行业应用：为数据科学和机器学习相关行业提供数据支持，用于模型优化、风险评估和预测精度提升。
决策支持：支持模型选择和优化策略的制定，帮助提升预测系统的准确性。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训素材，帮助学生理解模型预测、评估指标和结果分析。
此数据集特别适合用于探索不同模型、不同参数设置下的预测结果差异，以及分析模型预测的准确性和可靠性，从而实现模型优化和性能提升。
