特征定义数据集FeatureDefinitionsDataset-marytong
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程，数据集，机器学习，数据定义，数据预处理，数据分析，人工智能，数据科学
数据概述： 该数据集包含特征定义的相关数据，记录了各种特征在数据集中的定义和说明。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从当前时间到未来。
地理范围：数据涵盖全球范围，不限于特定地区。
数据维度：数据集包括特征名称，特征描述，数据类型，取值范围，单位，缺失值处理方法等信息。还包括特征与目标变量的关系，特征的重要性评分等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的数据科学项目和机器学习竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据科学，机器学习及特征工程等领域，特别是在特征选择，特征工程和数据预处理任务中具有重要应用价值。
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：适用于特征工程，数据预处理及特征选择等学术研究，如特征重要性评估，特征交互研究等。
行业应用：可以为数据科学，机器学习及人工智能项目提供数据支持，特别是在特征工程和模型优化方面。
决策支持：支持特征选择和特征工程，帮助数据科学家和机器学习工程师制定更好的数据处理和应用策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征工程和数据预处理技术。
此数据集特别适合用于探索特征定义和特征工程的方法，帮助用户实现特征选择，特征工程和数据预处理等目标，提升数据科学和机器学习项目的性能和效果。
