时序预测基线数据集TimeSeriesPredictionBaselineDataset-mirzamilanfarabi
数据来源：互联网公开数据
标签：时序预测, 机器学习, 气象数据, CatBoost, 数据建模, 基线模型, 预测分析, 数据科学
数据概述：
该数据集包含用于构建和评估时序预测模型的基线数据，记录了随时间变化的数据，主要用于训练、验证和测试预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但根据数据内容推测为一段时间内的气象或类似数值指标的记录。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以推测数据可能来源于特定区域的气象观测或模拟结果。
数据维度：数据集包含两个主要数据项：一个唯一标识符“id”和数值型指标“bg+1:00”，该指标代表随时间变化的数值。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含yunbase.csv和ensemble.csv.csv两个CSV文件，以及catboost_training.json等配置文件。
来源信息：数据来源于某个时序预测项目的基线模型构建过程，可能包括了模型训练、评估、以及相关的代码文件。
该数据集适合用于时序预测模型构建、模型性能评估以及基线模型的搭建。
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：适用于时序预测、机器学习等领域的学术研究，例如探索不同的模型结构、优化超参数等。
行业应用：可以为气象、金融、能源等行业提供基线数据，用于预测分析和风险评估。
决策支持：支持基于时序数据的预测与决策，例如预测未来天气变化、股票价格走势等。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训素材，帮助学生理解时序预测的基本流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估时序预测模型，并对不同模型的性能进行比较，从而优化预测效果。
