数值型分类数据集NumericalClassificationDataset-vijayasaidasari
数据来源：互联网公开数据
标签：数值特征, 分类, 机器学习, 数据分析, 模式识别, 多元统计, 数据集, 预测
数据概述：
该数据集包含一系列数值特征，用于多类别分类任务。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：数据来源未明确，可视为通用数据集。
数据维度：数据集包含15个数值型特征（A到O）以及一个类别标签（Class），用于指示样本所属的类别。
数据格式：CSV格式，文件名为data_public.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但已进行标准化或预处理，可以直接用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于分类算法的训练、评估和比较，以及探索不同数值特征组合对分类结果的影响。
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、模式识别等领域的学术研究，如不同分类算法的性能比较、特征重要性分析等。
行业应用：可应用于风险评估、客户分类、异常检测等需要进行多类别区分的场景。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如在金融、医疗等领域中预测风险或进行分类。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用分类算法。
此数据集特别适合用于探索不同数值特征组合与类别标签之间的关系，帮助用户构建和优化分类模型，实现精准预测和有效决策。
