数值特征预测数据集_Numerical_Feature_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 数值预测, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 数据集, 特征变量, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用于数值特征预测的结构化数据，提供了多个特征变量（f1-f118），旨在用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可用于构建通用的预测模型。
数据维度：数据集包含一个ID列（id）和118个数值特征（f1-f118）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，未提供具体来源信息，适合用于模型训练和测试。
该数据集适合用于回归分析、特征重要性分析、模型评估和机器学习算法的实践。
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：适用于机器学习与数据挖掘领域的学术研究，如特征选择、模型比较、超参数调优等。
行业应用：可用于金融风控、市场预测、用户行为分析等需要数值预测的行业。
决策支持：支持企业和组织进行数据驱动的决策制定，例如预测销售额、评估风险等。
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熟悉数据处理、模型构建和评估的全流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征对目标变量的影响，构建和优化预测模型，帮助用户提升预测精度和模型泛化能力。
