数值预测多模态特征数据集NumericalPredictionMultimodalFeatures-abhishek
数据来源：互联网公开数据
标签：数值预测, 机器学习, 多模态数据, 分类特征, 连续特征, 数据建模, 交叉验证, 特征工程
数据概述：
该数据集包含用于数值预测任务的多模态特征数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用数值预测场景。
数据维度：数据集包含多个特征，分为两类：
分类特征（cat0-cat9）：共10个，采用离散值编码。
连续特征（cont0-cont13）：共14个，为数值型。
目标变量（target）：为待预测的数值。
kfold：用于交叉验证的折数信息。
数据格式：CSV格式，文件名为train_10_folds.csv，方便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工程，方便直接用于模型训练。
该数据集适合用于数值预测、特征工程、模型评估等相关研究。
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：适用于机器学习算法在数值预测任务上的性能评估，如回归模型的训练与优化、特征重要性分析等。
行业应用：可用于金融、保险、市场营销等领域，例如信用评分预测、销售额预测、客户生命周期价值预测等。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如风险评估、资源分配优化等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训案例，帮助学生理解多模态数据处理、模型构建与评估流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对预测结果的影响，以及评估不同机器学习模型在数值预测任务上的表现，从而实现预测精度提升和决策优化。
