线性回归L2正则化LightAutoML数据集LinearRegressionL2RegularizationLightAutoMLDataset-leehernande
数据来源：互联网公开数据
标签：线性回归，L2正则化，数据集，机器学习，自动机器学习，预测分析，数据建模，算法评估
数据概述： 该数据集来自LightAutoML项目，主要用于线性回归模型的L2正则化处理和评估。该数据集记录了用于模型训练和测试的数据，适用于机器学习和自动机器学习任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多种不同类型的样本数据，没有特定的地理限制。
数据维度：数据集包括特征变量和目标变量，涵盖多个类别和数值类型的特征。还包括用于模型评估的性能指标数据。
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LightAutoML项目的公开资源，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习和自动机器学习领域的研究和应用，特别在模型评估、特征选择和正则化处理等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于线性回归模型的性能评估、特征选择和L2正则化处理等研究，如模型过拟合的解决方法等。
行业应用：可以为数据科学家和工程师提供数据支持，特别是在模型优化和性能评估方面。
决策支持：支持模型选择和参数调整，帮助用户制定更科学的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为机器学习和自动机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解线性回归、L2正则化及模型评估技术。
此数据集特别适合用于探索线性回归模型在不同参数设置下的性能，帮助用户实现模型优化、性能评估和特征选择等目标，促进机器学习和自动机器学习技术的进步。
