时间序列预测竞赛提交结果数据集_Time_Series_Prediction_Competition_Submission_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 机器学习, 预测结果, 竞赛数据, 模型评估, 数据分析, 深度学习, 预测任务
数据概述：
该数据集包含来自时间序列预测竞赛的提交结果，记录了参赛者对特定预测任务的预测输出。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但结合预测任务的性质，推测为对特定时间序列的未来值进行预测。
地理范围：数据未明确地理范围，取决于竞赛所设定的预测目标，可能与特定领域或应用场景相关。
数据维度：数据集主要包含“row_id”（预测目标标识符）和“target”（预测值）两个字段。此外，还包括多个文件夹内存储的模型参数文件（model_params.json）和模型文件（network.pt），这些文件提供了关于所用预测模型的信息。
数据格式：主要为CSV格式，文件名为submission.csv，便于结果分析与模型评估。模型参数以JSON格式存储，模型文件为PyTorch的.pt格式。
来源信息：数据来源于时间序列预测竞赛，已进行初步处理，以方便提交结果的评估与分析。
该数据集适合用于时间序列预测模型的评估、比较和分析，以及相关研究。
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：适用于时间序列预测、机器学习模型评估与比较等方面的研究，例如不同模型在特定预测任务上的性能对比。
行业应用：可以为金融、能源、气象等领域的时间序列预测应用提供参考，帮助优化预测模型和策略。
决策支持：支持预测任务相关的决策制定，例如根据预测结果进行资源分配或风险管理。
教育和培训：作为时间序列预测、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解预测模型的应用和评估方法。
此数据集特别适合用于评估不同预测模型的性能，探索预测结果的分布特征，并为改进预测模型提供参考。
