特征工程回归预测数据集FeatureEngineeringRegressionPredictionDataset-tithipaul
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, 数值预测, 类别特征, 连续特征, 数据建模, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含经过特征工程处理的结构化数据，旨在用于回归预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，具有通用性。
数据维度：数据集包含多种特征，包括：id (样本唯一标识符), cat0-cat9 (10个类别型特征), cont0-cont13 (14个连续型特征), target (目标变量，用于回归预测), kfold (交叉验证的折数，用于模型评估)。
数据格式：CSV格式，文件名为 train_folds.csv，易于数据分析和模型构建。数据经过清洗和预处理，便于直接用于机器学习模型训练。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行特征工程处理，包括类别特征的编码和连续特征的标准化等。
该数据集适合用于回归预测模型的构建和评估，以及特征工程方法的研究。
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：适用于机器学习领域的研究，特别是特征工程对模型性能的影响、不同回归模型的对比分析等。
行业应用：可用于金融风险评估、销售预测、用户行为分析等需要进行数值预测的行业。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如根据预测结果优化业务策略。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解特征工程和回归预测的流程。
此数据集特别适合用于探索特征与目标变量之间的关系，评估不同特征组合对模型性能的影响，从而优化预测结果。
