奇幻药剂配方疗效预测数据集FantasyPotionRecipeEfficacyPrediction-zeynepgzbyk
数据来源：互联网公开数据
标签：药剂配方, 疗效预测, 奇幻世界, 机器学习, 数据分析, 分类任务, 药剂学, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于预测奇幻药剂配方疗效的数据，记录了不同药剂配方中各种材料的配比及其最终的疗效结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态药剂配方数据。
地理范围：数据基于虚构的奇幻世界背景设定，不涉及真实地理范围。
数据维度：数据集包含13种药剂材料的配比（Phoenix Feather, Unicorn Horn, Dragon's Blood, Mermaid Tears, Fairy Dust, Goblin Toes, Witch's Brew, Griffin Claw, Troll Hair, Kraken Ink, Minotaur Horn, Basilisk Scale, Chimera Fang），以及一个表示最终疗效的标签“Cured”（0或1，代表未治愈或已治愈）。
数据格式：CSV格式，包含训练集（cure_the_princess_train.csv）、验证集（cure_the_princess_validation.csv）和测试集（cure_the_princess_test.csv），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于一个虚构的奇幻世界，模拟药剂配方与疗效之间的关系。该数据集为训练和评估机器学习模型提供了基础。
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：适用于药剂学、机器学习与奇幻文学交叉领域的学术研究，例如探索不同材料配比与疗效之间的关系，构建药剂疗效预测模型。
行业应用：为奇幻游戏、小说创作等行业提供数据支持，用于模拟游戏内的药剂制作系统，或用于创作具有逻辑一致性的奇幻故事。
决策支持：为游戏开发者提供药剂配方的设计参考，帮助其平衡游戏内的药剂效果。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生理解分类任务，熟悉数据预处理、特征工程和模型训练的流程。
此数据集特别适合用于探索药剂配方与疗效之间的内在规律，帮助用户构建预测模型，从而在虚构世界中优化药剂配方、提升治愈成功率。
