模型预测结果评估数据集ModelPredictionResultEvaluation-sishihara
数据来源：互联网公开数据
标签：模型评估, 预测结果, 机器学习, 目标变量, 贝叶斯概率, 数据分析, 预测精度, 结果对比
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了模型预测结果及其相关评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型预测结果的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，通用适用于各种预测模型评估场景。
数据维度：数据集包含多个文件，每个文件包含的字段略有差异，但都涉及预测结果（pred_target）和ID。部分文件还包含真实目标值（true_target）、正确目标值（correct_target）、贝叶斯概率（bayes_0, pred_bayes, correct_bayes, true_bayes）等。
数据格式：CSV格式，每个文件都包含ID和预测值，部分文件包含更多评估指标。文件名为pred_val000.csv, pred_val085.csv, pred_val096.csv, pred_val105.csv, pred_val108.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于模型预测结果的评估过程，用于分析模型预测的准确性和可靠性。
该数据集适合用于模型预测结果的评估，包括预测精度、模型对比和结果分析。
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与优化研究，如预测精度分析、模型对比研究等。
行业应用：为数据科学和人工智能领域提供数据支持，尤其适用于预测模型的性能评估和优化。
决策支持：支持模型优化和改进，为模型部署提供决策依据。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解模型评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，分析预测结果的准确性和可靠性，并进行不同模型的对比分析，帮助用户实现模型优化和改进。
