时间序列预测任务目标预测数据集_Time_Series_Forecasting_Target_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 目标预测, 机器学习, 深度学习, 预测模型, 数据分析, 模型评估, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于时间序列预测任务的数据，记录了预测目标变量随时间变化的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常用于训练和评估预测模型。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用时间序列预测任务。
数据维度：数据集的核心包括预测目标的数值，以及用于训练模型的其他特征（未在数据中明确，但可推测）。
数据格式：主要数据文件为submission.csv，包含“row_id”和“target”两列，其中“row_id”标识预测的时间点，"target"为预测目标值。此外，还包括模型参数文件(model_params.json)和模型权重文件(network.pt)，以及用于模型评估的pkl文件。
来源信息：数据来源于公开的预测任务或数据集，已进行预处理和特征工程，适合用于模型训练和评估。
该数据集适合用于时间序列预测、目标变量预测和模型评估等研究。
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、深度学习模型、预测模型的研究，如预测算法的性能比较、模型结构优化等。
行业应用：可以为金融、能源、气象等行业提供数据支持，特别是在股票价格预测、负荷预测、天气预报等方面。
决策支持：支持企业进行业务预测、风险评估，帮助决策者制定更有效率的决策。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、深度学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解预测模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于探索时间序列数据的规律与趋势，帮助用户实现准确的预测，优化决策，提升预测精度。
