随机数值预测数据集RandomNumericalPredictionDataset-newtonbaba12345
数据来源：互联网公开数据
标签：数值预测, 机器学习, 数据建模, 回归分析, 随机数据, 特征工程, 数据生成, 预测模型
数据概述：
该数据集包含由newtonbaba12345用户生成的一系列随机数值数据，用于数值预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据无地理范围限制，为通用数值数据。
数据维度：数据集包括一个id字段和39个数值特征(F_0到F_39)，以及一个目标变量(target)。
数据格式：CSV格式，文件名为random_datacsv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据由newtonbaba12345用户生成，用于机器学习实验。
该数据集适合用于回归分析、数值预测和机器学习模型训练。
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：适用于机器学习领域，如回归模型、梯度提升树等算法的训练与评估。
行业应用：可用于金融、市场预测、风险评估等领域的数据建模。
决策支持：支持基于数值预测的决策制定，如预测销售额、股票价格等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解数值预测任务和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对目标变量的影响，以及评估不同预测模型的性能。
