数值预测分类数据集NumericalPredictionClassificationDataset-karthikramamurthy
数据来源：互联网公开数据
标签：数值预测, 分类任务, 机器学习, 结构化数据, 特征工程, 数据建模, 预测分析, 竞赛数据集
数据概述：
该数据集包含用于数值预测和分类任务的结构化数据，旨在用于机器学习模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，具有普适性。
数据维度：数据集包括训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交样本（sample_submission.csv）。训练集包含24个特征（cat0-cat9为类别型特征，cont0-cont13为连续型特征）和目标变量target，测试集包含相同的特征，但无target，sample_submission.csv用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，方便数据读取和处理。train.csv和test.csv包含结构化数据，sample_submission.csv 包含提交所需的id和target列。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于数值预测、分类问题和特征工程的实践。
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：适用于机器学习算法的研究和评估，包括但不限于梯度提升树、神经网络等。
行业应用：可应用于风险评估、客户行为预测、金融市场预测等领域，其中目标变量可以代表各种数值型指标。
决策支持：支持基于数据的预测模型构建，用于辅助决策制定和策略优化。
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深入理解数值预测和分类任务。
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，提升模型预测精度，并进行模型优化和调参。
