数值预测实验数据集NumericalPredictionExperimentData-mulyanulilmi
数据来源：互联网公开数据
标签：数值预测, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 特征工程, 实验数据, 数据集, 模型训练
数据概述：
该数据集包含用于数值预测实验的数据，记录了多组特征与目标值之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态实验数据。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，为纯数值型数据。
数据维度：数据集包含七个特征变量（h1到h7）和一个目标变量（target），均为数值型。
数据格式：CSV格式，文件名为data v2.csv，采用表格形式组织数据，便于进行数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开的实验，已进行初步的数据整理和格式化。
该数据集适合用于数值预测相关研究，以及数据建模、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、数据挖掘、统计学等领域的研究，可用于探索不同特征组合对目标变量的影响。
行业应用：可用于金融、工程、科学等领域，进行数值预测、风险评估等任务。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如预测产品销量、评估项目风险等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解数值预测、模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于研究不同模型在数值预测任务上的表现，以及探索特征工程对模型性能的影响，帮助用户提升预测精度。
