特征工程数据分析数据集_Feature_Engineering_Data_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 数据分析, 机器学习, 模型训练, 数据集, 预测, 特征提取, 变量分析
数据概述：
该数据集包含经过特征工程处理后的数据，记录了多个时间段内的特征值，适用于模型训练和数据分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但根据文件名“am1”，“am2”，“pm1”，“pm2”推测可能代表早晚时间段。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为通用特征工程数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含192个特征列（feature_0到feature_191），具体特征的含义未知。
数据格式：CSV格式，文件名为final_features_am1.csv, final_features_am2.csv, final_features_pm1.csv, final_features_pm2.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源未明确，但经过了特征工程处理，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于特征重要性分析、模型训练、以及探索不同时间段特征的变化规律。
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：适用于机器学习模型构建、特征重要性分析、以及数据降维等研究。
行业应用：可以为金融风控、市场预测、用户行为分析等行业提供数据支持，特别是在构建预测模型方面。
决策支持：支持基于数据的决策，例如优化模型参数、提升预测精度等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解特征工程和模型训练。
此数据集特别适合用于探索特征与目标变量之间的关系，并构建预测模型，以实现预测性能的提升。
