数值特征回归预测数据集NumericalFeatureRegressionPredictionDataset-deveshnandan
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 数值预测, 特征工程, 数据建模, 机器学习, 数据集, 预测, 科学计算
数据概述：
该数据集包含一组数值特征，用于训练回归模型，预测目标变量的值。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确时间信息，可视为静态数据。
地理范围：数据未涉及地理位置信息。
数据维度：数据集包含25个输入特征（x1至x25）和一个目标变量（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_q3.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle数据集，已进行数据标准化处理。
该数据集适合用于回归模型的开发和评估，以及特征工程的实践。
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：适用于回归分析相关的学术研究，如模型比较、特征重要性分析等。
行业应用：可以应用于金融、气象、销售预测等领域，进行数值预测。
决策支持：支持基于数据驱动的决策制定，例如预测销售额、股票价格等。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实践材料，帮助学生理解回归算法。
此数据集特别适合用于探索不同回归模型在数值预测任务中的表现，并验证特征工程对模型效果的影响。
