数值特征回归预测数据集NumericalFeatureRegressionPredictionDataset-mihalypetreczky
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 数值预测, 数据建模, 特征工程, 数据集, 机器学习, 预测模型, 科学计算
数据概述：
该数据集包含一组数值特征，用于构建回归预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间属性，可视为静态数据集。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，为纯数值型数据。
数据维度：数据集包含多个数值型特征，包括X1, X2, X3, X4, X5以及目标变量Y。
数据格式：CSV格式，文件名为Exam9csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构规整，适合用于回归模型的训练和评估。
该数据集适合用于研究和实践数值预测、回归建模等相关任务。
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、统计学等领域的研究，例如探索不同回归算法的性能差异，进行特征重要性分析等。
行业应用：可用于金融、气象、工程等领域，用于预测数值型指标。
决策支持：支持预测模型的开发，用于辅助决策，例如预测销售额、预测设备故障等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解回归分析和模型构建。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的回归算法，以及进行特征工程的实验，从而提升模型的预测精度。
