数值特征预测数据集NumericalFeaturePredictionDataset-ghaithkhlifi
数据来源：互联网公开数据
标签：数值预测, 特征工程, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 数据集, 模型训练, 预测
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了多组数值型特征，用于训练预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通用性强。
数据维度：每个样本包含一个ID和12个数值特征（X1至X12）。
数据格式：CSV格式，便于数据读取和处理。提供了训练集和测试集，分别命名为 acc_traincsv, occ_traincsv, acc_testcsv, occ_testcsv。
来源信息：数据来源未知，但数据结构清晰，适合用于数值预测模型的构建与评估。
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与评估。
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：适用于机器学习与数据挖掘领域的学术研究，如回归模型、神经网络等。
行业应用：可以为金融、工业、气象等行业提供数据基础，用于构建预测模型。
决策支持：支持基于数值特征的预测和决策制定，如风险评估、市场分析等。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同数值特征之间的关系，并构建预测模型，以实现对目标变量的准确预测。
