随机回归模型数值预测数据集RandomRegressionModelNumericalPredictionDataset-fetor1
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 数值预测, 数据建模, 机器学习, 线性回归, 数据生成, 模拟数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含模拟生成的随机回归模型数据，用于训练和评估回归模型。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：数据不涉及地理位置信息，为纯数值型数据。
数据维度：包括reg_id（回归模型编号），以及X0到X9共10个独立特征变量，以及目标变量y。
数据格式：CSV格式，文件名为random_regressions.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据为模拟生成，用于回归模型的测试和验证。
该数据集适合用于回归模型的开发、训练和评估，以及特征工程的研究。
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，用于测试和比较不同回归模型的性能，如线性回归、多项式回归、支持向量回归等。
行业应用：可用于金融风险评估、市场预测、销售预测等需要数值预测的行业，用于构建和优化预测模型。
决策支持：支持数据驱动的决策，通过分析特征变量与目标变量之间的关系，为决策提供数据支持。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解回归模型的原理，并进行实践操作。
此数据集特别适合用于探索特征变量与目标变量之间的关系，评估不同回归模型的性能，以及进行模型优化。
