游戏内容分级标签预测数据集VideoGameContentRatingPrediction-noahlaw
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏分级, ESRB评级, 内容标签, 机器学习, 文本分类, 多标签分类, 游戏行业, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自游戏行业的数据，记录了游戏标题及其相关内容描述符，用于预测游戏的ESRB（Entertainment Software Rating Board，娱乐软件分级委员会）评级。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为反映当前或近期游戏内容分级情况的静态数据集。
地理范围：数据可能涵盖全球范围内的游戏，ESRB是北美地区常用的游戏分级标准，数据可能主要集中于北美市场。
数据维度：数据集包含多个字段，包括游戏ID、游戏标题、游戏主机类型、一系列内容描述符（如酒精参考、动画血腥、血腥、粗俗幽默等）以及ESRB评级结果。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、eval.csv（评估集）和sample_submission.csv（提交示例）。
来源信息：数据来源于游戏行业公开数据或相关研究，已进行结构化处理，方便用于模型训练和评估。
该数据集适合用于游戏内容分析、ESRB评级预测、以及多标签分类等机器学习任务。
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：适用于游戏内容分析、自然语言处理、多标签分类等领域的学术研究，例如探索不同内容描述符与ESRB评级之间的关系。
行业应用：为游戏行业提供数据支持，可以用于辅助游戏内容审核、优化游戏内容设计、以及自动化游戏分级流程。
决策支持：支持游戏开发商和发行商在游戏发布前进行内容评估，帮助他们更好地了解目标受众和市场需求。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和游戏开发相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解多标签分类和文本分析在游戏行业的应用。
此数据集特别适合用于构建游戏内容分级预测模型，并探索不同内容描述符对游戏评级的影响，从而提升游戏内容审核的效率和准确性。
