数据25特征目标数据集

数据25特征目标数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：特征工程,目标预测,线性回归,数据分析,机器学习,未知特征,数据探索 数据概述： 本数据集包含25个未知且未标记的特征以及一个目标变量。该数据集适合用于执行探索性数据分析和特征工程，随后进行线性回归建模。 数据用途概述： 该数据集适用于多种数据分析和机器学习任务。研究人员可以利用此数据集进行初步的数据探索，识别潜在的特征模式和关联性。通过对数据进行特征工程，可以提炼出更有意义的特征，从而提高后续建模的性能。线性回归模型可以帮助预测目标变量的值，适用于需要线性关系建模的场景。此外，该数据集也适合用于教学和培训，帮助学习者掌握数据分析和机器学习的基本技能。