汽车价格预测XGBoost模型结果数据集AutomobilePricePredictionXGBoostModelResults-bibeksa
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, XGBoost, 模型评估, 回归分析, 交叉验证, 汽车行业, 数据建模
数据概述：
该数据集包含XGBoost模型在汽车价格预测任务中的结果，用于评估模型性能和分析预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型预测结果的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为通用汽车市场数据。
数据维度：
oof_predictions_xgboost.csv：包含ID（样本标识符），Actual（实际价格），OOF_Pred_XGBoost（XGBoost模型的预测价格），Fold（交叉验证的折数）。
XgBoost_submission.csv：包含id（样本标识符），price（预测价格），用于提交结果。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和模型分析。
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、数据挖掘等领域的学术研究，用于模型评估、比较分析、特征重要性分析等。
行业应用：为汽车行业提供数据支持，尤其适用于汽车价格预测、市场分析、销售策略制定等方面。
决策支持：支持汽车行业的决策制定和数据驱动的策略优化，帮助企业提升市场竞争力。
教育和培训：作为机器学习、数据建模等课程的实训材料，帮助学生理解模型评估、结果分析等。
此数据集特别适合用于探索XGBoost模型在汽车价格预测任务中的表现，评估模型预测精度，以及分析预测结果与实际价格之间的关系，从而优化预测模型和提升决策效率。
