匿名数据回归预测数据集AnonymousDataRegressionPrediction-mdsabbirrahman
数据来源：互联网公开数据
标签：回归预测, 匿名数据, 机器学习, 特征工程, 数据分析, K折交叉验证, 数值预测, 数据建模
数据概述：
该数据集包含匿名化的数值特征和分类特征，用于构建回归预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据具有通用性，不依赖特定地域。
数据维度：数据集包括id、target、kfold、以及cat0-cat9等10个类别特征和cont0-cont13等14个连续特征。其中，target为目标变量，kfold用于交叉验证，cat0-cat9为类别特征，cont0-cont13为连续特征。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于回归预测模型的构建、特征工程探索和交叉验证方法的实践。
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：适用于机器学习算法的性能评估，回归模型的研究，以及特征重要性分析。
行业应用：可用于金融风险评估、市场预测、用户行为分析等需要数值预测的领域。
决策支持：为预测分析和决策支持系统提供数据支持，例如销售额预测、客户生命周期价值预测等。
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掌握回归模型的构建、评估和调优技巧。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合与目标变量之间的关系，以及评估不同模型在未知数据上的预测性能，进而优化预测精度。
