社交平台评论文本毒性特征重要性分析数据集SocialPlatformCommentToxicityFeatureImportanceAnalysis-cdeotte
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 机器学习, 毒性检测, 特征工程, XGBoost, 自然语言处理, 社交媒体, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自社交平台评论文本的特征重要性分析结果，记录了使用XGBoost模型对评论文本进行毒性检测时，不同特征的重要程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为模型训练与评估的静态结果。
地理范围：数据来源于社交平台评论，未限定具体地理位置，但反映了全球社交媒体上的文本毒性特征。
数据维度：数据集的核心是XGBoost模型对特征重要性的评估结果，包括多个特征（feature）以及它们在不同类别（importance_0到importance_10）中的重要性得分。
数据格式：CSV格式，文件名为xgb_feature_importance_v100_toxic.csv，便于数据处理和分析。数据集还包括XGBoost模型生成的中间文件（.xgb），用于模型训练和评估。
来源信息：数据集来源于对社交平台评论文本进行毒性检测的模型训练过程，通过XGBoost算法计算特征重要性，用于理解哪些特征对文本毒性预测起关键作用。
该数据集适合用于分析社交媒体文本的毒性特征，并评估不同特征对模型预测结果的影响。
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：适用于自然语言处理、机器学习和社交媒体分析领域的学术研究，如文本毒性检测模型优化、特征工程研究、模型可解释性研究等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于改进内容过滤系统、提升用户体验、维护社区秩序。
决策支持：支持社交平台制定内容审核策略，优化算法，减少有害信息传播，提升平台的社会责任感。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解XGBoost模型，以及如何进行特征重要性分析。
此数据集特别适合用于探索社交平台评论文本中关键毒性特征，并分析不同特征对模型预测结果的影响，从而实现对有害内容的有效识别和控制。
