模型预测结果交叉验证数据集_Model_Prediction_Cross_Validation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 模型融合, 交叉验证, 概率预测, 二分类, 模型评估, 结果分析, 深度学习
数据概述：
该数据集包含模型预测结果的交叉验证数据，记录了两个模型（Model A 和 Model B）的预测结果，以及它们与真实标签（target）之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常用于模型训练和评估的静态数据集。
地理范围：数据无特定地理范围，适用于通用机器学习场景。
数据维度：数据集的核心是不同模型的预测结果和真实标签，包含以下字段：
id: 样本的唯一标识符。
winner_model_a: Model A 的预测结果（0 或 1），代表预测为负样本或正样本。
winner_model_b: Model B 的预测结果（0 或 1），代表预测为负样本或正样本。
winner_tie: 当两个模型预测结果不一致时的平局情况（0 或 1）。
target: 真实标签，代表样本的真实类别（0 或 1，或可能包括平局情况）。
winner_model_a_prob: Model A 预测为正样本的概率。
winner_model_b_prob: Model B 预测为正样本的概率。
winner_tie_prob: 两个模型预测结果为平局的概率。
数据格式：主要数据文件为 CSV 格式，文件名为 oof_df.csv，包含模型预测结果和真实标签。此外，还包括与模型训练相关的配置文件（JSON格式），如tokenizer_config.json、adapter_config.json等，用于模型的配置和加载。
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、模型融合策略研究，以及对不同模型预测结果差异的分析。
行业应用：可用于金融风控、医疗诊断等领域，通过对比不同模型的预测结果，提高预测准确性和可靠性。
决策支持：支持基于多个模型预测结果的决策制定，例如，通过加权平均或投票的方式，提高决策的准确性。
教育和培训：作为机器学习课程的实训素材，帮助学生理解模型评估、交叉验证、模型融合等概念。
此数据集特别适合用于分析模型预测结果的差异，评估不同模型的性能，并探索如何通过模型融合来提升整体预测效果，从而优化决策过程。
