数值预测机器学习训练数据集NumericalPredictionMachineLearningTrainingDataset-daverogers1
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 数值预测, 分类特征, 连续特征, 数据预处理, 交叉验证, 模型训练, 回归分析
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估数值预测模型的结构化数据，旨在探索和预测目标变量（target）的数值。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：数据未标注地理范围，可应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）：10个类别型变量，采用离散值编码。
连续特征（cont0-cont13）：14个连续型变量，表示数值型数据。
目标变量（target）：需要预测的数值型变量。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如train_8folds.csv、train_8folds_lows_removed.csv等，便于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，包含原始数据、移除异常值、移除低值目标变量等不同版本。
该数据集适合用于数值预测、回归分析和机器学习模型的训练与评估。
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，尤其是针对混合类型特征的数据建模，以及不同数据预处理策略对模型性能的影响研究。
行业应用：可用于金融风险评估、市场预测、销售额预测等需要数值预测的场景。
决策支持：可用于支持基于数据驱动的决策，例如优化业务策略、提升预测准确性。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解特征工程、模型训练和评估流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合、数据清洗方法和模型超参数对预测结果的影响，从而优化预测模型的性能。
