实体匹配预测结果数据集_Entity_Matching_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：实体匹配, 数据融合, 预测结果, 机器学习, XGBoost, 模型评估, 数据挖掘, 相似度计算
数据概述：
该数据集包含实体匹配预测的结果，用于评估模型在识别和关联不同数据源中相同实体方面的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，推测为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未明确地理范围，适用于通用实体匹配场景。
数据维度：包括实体ID、匹配ID、预测概率（pred）和二分类预测结果（pred_binary）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为match.csv，包含预测结果，以及模型文件(.model)、编码器(.joblib)和中间结果(.npy)等。
来源信息：数据来源于模型预测结果，模型使用XGBoost算法，并经过交叉验证训练。
该数据集适合用于评估实体匹配模型的性能，分析预测结果，以及进行数据融合等研究。
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：适用于实体匹配、数据融合等领域的学术研究，如模型性能评估、预测结果分析等。
行业应用：可以为数据治理、数据库集成、知识图谱构建等行业提供数据支持，尤其在实体识别和链接方面。
决策支持：支持企业在数据整合、客户关系管理、市场分析等方面的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解实体匹配和模型评估。
此数据集特别适合用于分析预测结果的准确性和可靠性，帮助用户优化实体匹配模型，提升数据质量和分析效率。
