模型预测结果评估数据集ModelPredictionEvaluationResults-xstargate
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, 分类模型, 交叉验证, 准确率, 预测概率, 数据分析
数据概述：
该数据集包含机器学习模型在特定任务上的预测结果，主要用于评估模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型评估的静态结果。
地理范围：数据未限制地理范围，适用于任何机器学习模型评估场景。
数据维度：数据集包括“ids”（样本标识符）、“y_true”（真实标签）和“y_pred”（模型预测概率）三个字段，适用于二分类或多分类模型的评估。其中，y_true为样本的真实类别，y_pred为模型预测的属于某个类别的概率。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_fold0.csv至oof_fold4.csv，每个文件对应交叉验证中的一个fold，便于对不同fold的结果进行分析。
来源信息：数据来源于机器学习模型的训练与验证过程，经过模型预测处理，并以结构化CSV格式存储。
该数据集适合用于模型性能评估、结果分析和模型优化。
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相关的学术研究，如模型性能比较、误差分析、特征重要性分析等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别是在模型部署前后的性能验证、模型迭代优化等方面。
决策支持：支持模型训练过程中的超参数调整、模型选择，以及模型部署后的效果监控。
教育和培训：作为机器学习课程中的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于评估模型的预测准确性、分析预测误差，并为模型优化提供依据，从而提升模型的实际应用价值。
