数值预测交叉验证数据集NumericalPredictionCross-ValidationDataset-gokulballavamishra
数据来源：互联网公开数据
标签：数值预测, 机器学习, 分类变量, 连续变量, 交叉验证, 数据建模, 特征工程, 模型评估
数据概述：
该数据集包含用于数值预测任务的数据，并提供了不同折数的交叉验证划分结果。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：数据未限定地理范围，适用于通用的数值预测场景。
数据维度：数据集包含多组特征，包括：
cat0-cat9：10个类别型变量，采用字符编码。
cont0-cont13：14个连续型变量，数值类型。
target：目标变量，为连续数值，是模型预测的目标。
kfold：交叉验证的折数信息，用于模型训练与评估。
id：样本的唯一标识符。
数据格式：CSV格式，提供了三个不同的文件，分别对应10、15和20折交叉验证的划分结果，文件名分别为train_folds10.csv、train_folds15.csv和train_folds20.csv。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于数值预测模型的训练、验证和测试，以及交叉验证策略的实践。
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研究，特别是在模型评估、超参数调优和特征重要性分析方面。
行业应用：可用于金融风险评估、销售预测、用户行为分析等需要数值预测的行业。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如优化业务策略、提升预测精度等。
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理解交叉验证的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索不同交叉验证策略对模型性能的影响，评估不同模型的泛化能力，以及优化模型参数，提升预测准确性。
