用于AutoML流程演练的结构化AutoXGB数据集
数据来源：互联网公开数据
数据来源：
本数据集为 AutoXGB 项目的官方 Kaggle 比赛数据，支持用于 AutoXGB 自动建模系统的测试与演示。AutoXGB 是一个基于 XGBoost 的自动化建模框架，其源码与使用说明可在 GitHub 获取，Python 包亦可通过 pip install autoxgb 安装使用。
数据内容：
该数据集通常包括用于监督学习任务（如分类或回归）的结构化数据，适用于检验 AutoXGB 自动特征处理、模型选择、超参数调优等自动化流程的表现。数据由特征列与目标列组成，格式标准、结构清晰。
字段定义：
具体字段依比赛任务而异，通常包括：
feature_1, feature_2, ..., feature_n：若干数值型或类别型特征
target：目标变量，用于分类或回归任务
id（如有）：样本唯一标识符
时间范围：
数据为静态建模样本，不涉及时间序列信息，适用于通用的监督学习实验。
数据格式：
结构化CSV格式，包含训练集、测试集及（可选）样本提交文件。
更新频率：
数据集随AutoXGB项目发布为官方样本，固定不变。如有迭代版本，通常在Kaggle或GitHub另行发布。
适用场景：
AutoXGB框架测试与验证
自动机器学习（AutoML）建模流程演练
XGBoost建模基准测试
分类/回归模型对比实验
教学、竞赛入门与流程优化
标签：AutoML,XGBoost,结构化数据,自动建模,监督学习,机器学习竞赛,Kaggle数据集,特征工程,模型调参,开源框架
