数值特征回归预测数据集NumericalFeatureRegressionPredictionDataset-abhishek
数据来源：互联网公开数据
标签：回归预测, 数值特征, 分类特征, 机器学习, 数据建模, 交叉验证, 数据集, 预测模型
数据概述：
该数据集包含结构化数值特征与目标变量数据，用于回归预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用的回归模型训练和评估。
数据维度：数据集包含以下字段：id（样本唯一标识），cat0-cat9（10个分类特征），cont0-cont13（14个连续型数值特征），target（目标变量，为连续数值），kfold（交叉验证折数，用于模型评估）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，方便数据分析和机器学习处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集，用于机器学习模型的训练和评估。已进行标准化或预处理，以确保数据质量和可用性。
该数据集适合用于回归预测模型的构建、训练和评估。
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在数值预测领域的学术研究，如不同特征组合对预测结果的影响分析，模型性能评估等。
行业应用：可用于金融风险评估、市场预测、销售额预测等需要预测连续数值的行业应用中。
决策支持：支持企业在产品定价、资源分配等方面的决策，通过预测结果优化决策效率。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生理解回归模型，熟悉数据预处理、特征工程、模型训练和评估流程。
此数据集特别适合用于探索数值特征与目标变量之间的关系，以及评估不同机器学习模型在回归任务上的表现，从而优化预测精度。
