预测结果融合-2023年11月表格预测结果数据集TabularPredictionResults-alexryzhkov
数据来源：互联网公开数据
标签：表格数据预测, 模型融合, 预测结果, 机器学习, 竞赛结果, 结果集成, 预测分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含了多个表格预测模型的预测结果，这些模型可能来自不同的机器学习算法或不同的参数设置。主要特征如下：
时间跨度：数据生成时间为2023年11月，代表了特定时间点的预测结果。
地理范围：数据未明确指出地理范围，推测是针对特定表格数据集的预测结果，与具体应用场景相关。
数据维度：数据集包含“id”和“pred”两个字段，其中“id”代表预测样本的唯一标识符，“pred”代表模型对该样本的预测值。
数据格式：数据以CSV格式存储，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的竞赛，是参赛者提交的预测结果。
该数据集适合用于模型融合、结果分析和预测性能评估。
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，如模型融合方法的研究、预测结果的统计分析等。
行业应用：可以为金融、医疗、电商等行业提供预测分析的参考，帮助优化预测模型的性能。
决策支持：支持在数据分析和预测相关的决策制定，例如根据预测结果进行风险评估。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型融合和预测结果分析。
此数据集特别适合用于研究不同预测模型之间的差异，评估模型融合的效果，以及提高预测的准确性和稳定性。
