用户行为预测模型评分数据集UserBehaviorPredictionModelScore-godgod3
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 预测模型, 评分, CatBoost, 机器学习, 模型评估, 风险控制, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用户行为预测模型的评分结果，用于评估模型在预测用户行为方面的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为模型评估的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于构建用户行为预测模型的通用评估。
数据维度：包括“case_id”（案例编号）和“score”（预测评分）两个字段，其中score代表模型预测结果的概率或风险评分。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型评估。此外，还包含用于CatBoost模型训练的pkl文件和训练信息json文件。
来源信息：数据集来源于用户行为预测模型的训练和评估，用于衡量模型在识别用户行为方面的准确性。
该数据集适合用于模型评估、风险控制和数据分析等领域。
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：适用于机器学习模型评估与优化，以及用户行为分析的学术研究。
行业应用：为金融风控、电商反欺诈等行业提供模型评估数据，支持风险控制策略的制定。
决策支持：支持基于模型预测结果的决策制定，例如用户画像构建、个性化推荐等。
教育和培训：作为机器学习课程的案例分析素材，帮助学生深入理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于评估用户行为预测模型的性能，帮助用户优化模型、提升预测精度，并应用于风险控制和决策制定中。
