数值特征预测数据集NumericalFeaturePredictionDataset-zheungyik2015
数据来源：互联网公开数据
标签：数值预测, 特征工程, 机器学习, 数据分析, 模型训练, 数据集构建, 线性回归, 预测建模
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了数值特征数据，用于训练和评估预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，具有通用性。
数据维度：数据集包含多个数值特征，具体特征名称为1, 0, 01, 02, 11, 12, 03, 13, 14, 04, 15, 05, 16, 17, 06, 07, 08, 09。
数据格式：CSV格式，文件名为z2JacksonCoreNoHidden.csv、morezerocoreTrainWithHidden.csv、morezerocoreTrainNoHidden.csv、z2JacksonCoreWithHidden.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于数值预测、特征工程和机器学习模型的训练和评估。
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：适用于预测建模、特征重要性分析等研究，例如探索不同特征组合对预测结果的影响。
行业应用：可应用于金融、市场预测等领域，例如预测股票价格、销售额等。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如优化资源分配、制定营销策略等。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实践材料，帮助学生和研究人员掌握预测建模技术。
此数据集特别适合用于探索不同数值特征之间的关系，构建预测模型，并评估模型的性能。
