数值预测模型训练数据集NumericalPredictionModelTrainingData-mihalypetreczky
数据来源：互联网公开数据
标签：数值预测, 回归分析, 数据建模, 多元线性回归, 数据集, 特征工程, 时间序列, 机器学习
数据概述：
该数据集包含由MihalyPetreczky生成的人工模拟数值数据，用于训练和评估数值预测模型。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：数据不涉及地理位置，为纯数值型。
数据维度：数据集包含11个数值型字段，其中X1至X9为输入特征，Y为目标变量，T可能为时间戳或某种其他标识。
数据格式：CSV格式，文件名为Exam7csv，便于数据导入和分析。
来源信息：数据集来源于MihalyPetreczky，数据为模拟生成，用于机器学习模型的训练和测试。
该数据集适合用于探索数值预测、回归建模等任务，尤其适用于测试和比较不同算法在数值预测任务上的表现。
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、统计学等领域的研究，例如多元线性回归、支持向量回归、神经网络等模型的训练与评估。
行业应用：可用于金融风险评估、销售预测、能源消耗预测等需要数值预测的行业。
决策支持：为相关领域的决策制定提供数据支持，例如优化模型参数、比较不同模型的性能。
教育和培训：作为机器学习、数据科学课程的实训材料，帮助学生理解数值预测模型的构建和评估过程。
此数据集特别适合用于测试不同回归模型的性能，探索特征对目标变量的影响，并进行模型参数优化，以提升预测精度。
