特征工程数据融合数据集_Feature_Engineering_Data_Blending
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 数据融合, 机器学习, 数据集, 预测模型, 变量, 缺失值处理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含经过特征工程处理和数据融合后的数值型数据，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用机器学习任务。
数据维度：数据集包含118个数值型特征（f1-f118）以及一个用于记录缺失值数量的"nan_count"字段。
数据格式：CSV格式，包含imputed_test_blending.csv和imputed_train_blending.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。数据经过了缺失值填充处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集，经过特征工程处理和数据融合。
该数据集适合用于机器学习模型的训练和评估，尤其是涉及数值特征的回归或分类任务。
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：适用于机器学习算法的研究，如特征重要性分析、模型比较等。
行业应用：可用于金融风控、用户行为预测、市场营销等需要数值特征建模的行业。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如风险评估、客户画像等。
教育和培训：作为机器学习课程的实践素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对模型性能的影响，以及评估各种机器学习算法在特定数据上的表现，从而优化预测效果。
