英语作文评分预测模型结果数据集EssayScoringPredictionModelResults-ye11725
数据来源：互联网公开数据
标签：作文评分, 机器预测, 模型结果, 机器学习, 文本分析, 模型评估, 回归分析, OOF预测
数据概述：
该数据集包含多个英语作文评分预测模型的结果，主要用于评估不同模型在英语作文评分任务上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为模型在特定时间点产生的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，模型可能基于全球范围内的英语作文数据进行训练和测试。
数据维度：数据集主要由CSV和JSON格式的文件组成，CSV文件包含"essay_id"（作文唯一标识符），"score"（人工评分），"pred"（模型预测分数），以及可能的"rmse_pp"或"pp"（均方根误差或后处理结果）等指标。JSON文件可能包含模型内部参数或结构信息。
数据格式：数据以CSV和JSON格式提供，CSV文件易于进行数值分析，JSON文件则可能包含模型结构或参数信息。数据来源包括不同模型（如lgb, xgb, cat）和不同的交叉验证策略（如gkf, skf）的结果。
该数据集适用于模型评估、比较不同模型预测性能，以及深入分析预测结果与真实评分之间的关系。
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、自然语言处理等领域的学术研究，例如模型性能评估、模型融合、误差分析等。
行业应用：可以为教育科技行业提供数据支持，尤其是在自动化作文评分系统、智能学习平台等领域。
决策支持：支持教育机构或测评机构对作文评分模型的选择和优化，提升评分的准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的案例，帮助学生和研究人员理解模型评估和结果分析。
此数据集特别适合用于比较不同模型的预测效果，分析模型误差来源，并优化模型参数，以提高作文评分预测的准确性。
