特征选择与目标预测数据集KRR2000FeatureSelectionandTargetPredictionDataset-alexandrgusev
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，特征选择，目标预测，数据集，回归分析，模式识别，统计学，数据挖掘
数据概述： 该数据集由KRR项目提供，主要包含2000个特征和140个目标变量的数据记录，适用于特征选择和目标预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，推测为静态数据集。
地理范围：数据不涉及地理信息，适用于通用领域。
数据维度：数据集包括2000个输入特征和140个目标变量，涵盖多种数值型数据，适用于高维特征选择和回归分析。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于KRR项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习领域的特征选择、回归预测以及数据挖掘等研究，特别是在高维数据建模和目标预测任务中具有重要应用价值。
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：适用于高维数据特征选择、回归模型构建等研究，如特征重要性分析、目标变量预测等。
行业应用：可以为金融、医疗、制造业等行业提供数据支持，特别是在风险评估、疾病预测、质量控制等方面。
决策支持：支持基于特征选择和预测模型的决策制定，帮助相关领域优化数据驱动的策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征选择和目标预测方法。
此数据集特别适合用于探索高维数据中的特征选择规律与预测趋势，帮助用户实现准确的目标预测，优化模型性能，提升数据分析效率。
