数值预测建模数据集NumericalPredictionModelingDataset-viluzp
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 数值预测, 分类变量, 连续变量, 数据建模, 预测模型, 特征工程, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含用于数值预测建模的结构化数据，提供了训练模型所需的特征和目标变量。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，适用于通用预测模型训练。
数据维度：数据集包括“id”（样本标识），“cat0”到“cat9”（10个分类变量），“cont0”到“cont13”（14个连续变量），以及“target”（目标变量，仅在训练集中出现）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，便于数据读取、处理和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确，但已进行结构化处理，方便直接用于模型训练。
该数据集适合用于数值预测、分类和回归模型的构建与评估，以及特征工程和模型优化。
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、统计学等领域的学术研究，如不同算法的性能比较、特征重要性分析、模型解释性研究等。
行业应用：可应用于金融、市场营销、风险管理等行业，例如信用评分、用户行为预测、市场趋势分析等。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，帮助用户构建预测模型，提升决策效率和准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、模型构建、评估和调优等技能。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合与目标变量之间的关系，构建有效的预测模型，并评估模型的泛化能力。
