数值特征回归预测数据集NumericalFeatureRegressionPrediction-yus002
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, 机器学习, 模型训练, 数据集, 预测, 损失值
数据概述：
该数据集包含用于回归预测任务的数值特征数据，旨在训练和评估预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用回归模型的训练。
数据维度：数据集包含100个数值特征（f0-f99）和一个目标变量“loss”，用于预测。
数据格式：CSV格式，文件名为train.norm.csv，便于数值计算和建模分析。
来源信息：数据来源未明确，但从数据结构和变量名称来看，很可能是一个用于机器学习模型训练的基准数据集。
该数据集适合用于回归模型的构建、训练和评估，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：适用于机器学习领域中回归算法的研究，如线性回归、决策树、支持向量机等模型的性能评估。
行业应用：可用于金融、经济、工程等领域的数据预测，例如预测股票价格、产品销量、设备故障等。
决策支持：支持基于数据的预测和决策，例如优化生产流程、资源分配等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解回归分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同回归模型的性能差异，以及特征对目标变量的影响，从而帮助用户提升预测精度和模型泛化能力。
