元特征与机器学习模型数据集

元特征与机器学习模型数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：元特征,机器学习模型,Kolmogorov-Smirnov,LGBM,特征选择,模型优化,预测分析

数据概述：
本数据集基于ELO竞赛数据（https://www.kaggle.com/c/elo-merchant-category-recommendation）的探索性分析（EDA）生成。数据集包含通过Kolmogorov-Smirnov检验和LGBM模型特征重要性筛选出的最佳特征集合。同时，数据集中还保存了基于130个Kolmogorov-Smirnov特征训练的最佳单模型机器学习模型。这些模型和特征数据为研究和优化机器学习算法提供了坚实的基础。

数据用途概述：
该数据集适用于多种机器学习相关场景，包括但不限于模型优化、特征工程研究、预测分析等。研究人员可利用这些特征数据探索更高效的特征选择方法，或进一步优化现有的机器学习模型。此外，数据集中的预训练模型可为相关领域的预测任务提供参考，同时也适合用于机器学习教育和培训，帮助学习者理解模型优化和特征工程的实际应用。