特征工程回归预测数据集FeatureEngineeringRegressionPredictionDataset-alvinb

特征工程回归预测数据集FeatureEngineeringRegressionPredictionDataset-alvinb

数据来源：互联网公开数据

标签：回归预测, 特征工程, 机器学习, 结构化数据, 数值预测, 数据建模, 数据分析, 交叉验证

数据概述： 该数据集包含结构化数据，用于回归预测任务。主要特征如下： 时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。 地理范围：数据未限定地理范围，为通用型数据集。 数据维度：数据集包含多个特征，包括： id：样本的唯一标识符。 cat0-cat9：10个类别型特征。 cont0-cont13：14个连续型特征。 target：目标变量，为数值型，是回归预测的目标。 kfold：交叉验证的折数信息，用于模型评估。 数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，方便数据读取和处理。 来源信息：数据来源于公开的数据科学竞赛或研究项目，已进行基本的处理和特征构建。 该数据集适合用于回归预测模型的开发和评估，以及特征工程技术的探索。

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、数据挖掘等领域的学术研究，如回归模型性能比较、特征重要性分析、新型特征构造方法探索等。 行业应用：可用于金融风控、用户行为预测、销售额预测等需要进行数值预测的行业。 决策支持：为决策提供数据支撑，例如在市场营销中预测客户购买力，优化资源分配。 教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实践案例，帮助学生理解回归模型、特征工程和交叉验证等概念。 此数据集特别适合用于探索不同特征组合对预测结果的影响，评估不同模型的性能，以及进行交叉验证等操作，从而提升预测精度和模型泛化能力。