数值特征分类数据集NumericalFeatureClassificationDataset-lintangbudiarti2
数据来源：互联网公开数据
标签：数值特征, 分类, 机器学习, 数据标注, 异常检测, 数据分析, 模型训练, 模式识别
数据概述：
该数据集包含从未知来源收集的数值特征数据，用于二元分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间跨度，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源和覆盖范围未知。
数据维度：数据集由多个数值特征（data1到data8）和对应的分类标签（label）组成。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，文件名包含数字和字母组合。每个CSV文件都包含多行数据，每行数据包含8个数值特征和1个标签。
来源信息：数据来源未知，未提供详细的生成或收集信息。
该数据集适用于机器学习模型训练和评估，尤其是二分类问题。
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：适用于机器学习算法研究，如探索不同算法在数值特征分类任务上的表现。
行业应用：可用于异常检测、风险评估等领域，例如金融风控、工业质量控制等。
决策支持：支持基于数值特征的决策模型构建，提升决策效率和准确性。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解分类算法和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索数值特征与分类标签之间的关系，帮助用户构建和优化分类模型，并进行性能评估。
