数值特征预测回归数据集NumericalFeatureRegressionPredictionDataset-anhnguyen811
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, 交叉验证, 数据建模, 数据集, 预测任务
数据概述：
该数据集包含用于数值特征回归预测的数据，记录了多个类别型（cat0-cat9）和连续型（cont0-cont13）特征与目标变量（target）之间的关系。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，可用于通用的回归预测模型构建。
数据维度：数据集包括“id”（样本ID），十个类别型特征（cat0-cat9），十四个连续型特征（cont0-cont13），目标变量“target”，以及“kfold”（用于交叉验证的折叠信息）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，便于数据分析和模型训练。数据已进行初步的特征提取和准备，可以直接用于建模。
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，例如不同特征组合对目标变量的影响分析，以及回归模型性能评估。
行业应用：可以应用于金融、市场营销、风险评估等行业，用于预测数值型结果，如销售额、客户生命周期价值等。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如优化营销策略、风险控制等。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生理解特征工程、模型训练和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索连续型和离散型特征对数值目标变量的影响，并构建预测模型，从而优化决策、提高预测精度。
