特征工程数值预测数据集FeatureEngineeringNumericalPredictionDataset-mulyanulilmi
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 数值预测, 数据建模, 机器学习, 算法训练, 数据分析, 结构化数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的特征工程数据，记录了经过特征提取与转换的数值型数据，用于训练预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但数据结构与特征工程方法具有普适性。
数据维度：数据集包含h1到h7七个特征变量以及一个目标变量target，均为数值型数据。
数据格式：CSV格式，文件名为data v2.csv，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但数据已完成特征工程处理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于数值预测任务，以及机器学习算法的训练与验证。
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性能评估与比较，以及特征工程方法的探索。
行业应用：可用于金融、医疗、工程等多个领域，进行数值预测，例如风险评估、疾病诊断、设备状态监测等。
决策支持：支持基于数据的预测与决策，帮助优化业务流程、提高效率。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，用于训练学生掌握特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于研究不同特征组合对预测结果的影响，以及探索各种机器学习模型在数值预测任务中的表现。
