用户行为预测评分数据集UserBehaviorPredictionScoreDataset-wcqyfly
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 预测模型, 评分数据, 机器学习, 数据分析, 推荐系统, 风险评估, 数据建模
数据概述：
该数据集包含用户行为预测模型生成的评分数据，记录了模型对用户行为的预测结果和相关评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型预测结果的静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于任何用户行为场景。
数据维度：数据集包括两个CSV文件，pred.csv和submission.csv，包含"case_id"（案例ID）和"score"（预测得分）两个字段，用于表示用户行为预测模型的输出结果。此外，还包含一个pkl文件，"data.pkl"未提供具体数据结构，可能包含用于模型训练或评估的原始数据或中间结果。
数据格式：数据以CSV和pkl格式提供，其中CSV文件便于数据分析和处理，pkl文件则常用于存储Python对象。
来源信息：数据集来源于用户行为预测模型，具体模型细节和数据来源未明确说明，但提供了模型预测的评分结果。
该数据集适合用于模型评估、预测结果分析以及构建推荐系统或风险评估模型。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如预测模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：可以为推荐系统、风险控制、用户画像等领域提供数据支持，特别是在用户行为预测、个性化推荐、欺诈检测等方面。
决策支持：支持企业进行用户行为分析、风险评估，并优化业务策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生理解预测模型和评分数据的应用。
此数据集特别适合用于分析预测模型输出的评分分布，评估模型性能，并应用于实际业务场景中，如优化推荐算法或改进风险评估策略。
