数值特征回归预测数据集NumericalFeatureRegressionPredictionDataset-misterenny
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析，数值特征，机器学习，预测模型，数据分析，特征工程，数据集
数据概述：
该数据集包含三个CSV文件，分别为traincsv、testcsv和samplecsv，记录了若干数值特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用回归分析场景。
数据维度：数据集包含一个ID字段和十个数值特征（x1到x10）。
数据格式：CSV格式，文件包括testcsv，samplecsv，traincsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理。
该数据集适合用于回归模型的构建与评估，以及特征工程的探索。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如回归模型的比较、特征重要性分析等。
行业应用：可以为金融、市场预测等行业提供数据支持，尤其是在预测数值型指标方面。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如产品销量预测、用户行为分析等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解回归模型。
此数据集特别适合用于探索不同数值特征之间的关系，并构建预测模型，帮助用户实现预测和分析目标。
