预测模型提交结果数据集PredictiveModelSubmissionResults-linzhenyu2021
数据来源：互联网公开数据
标签：预测结果, 模型评估, 时间序列, 机器学习, 数据提交, 结果分析, 模型优化, 数据竞赛
数据概述：
该数据集包含多个预测模型提交结果，记录了在特定数据竞赛或预测任务中的模型预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为2020年12月19日至2020年12月31日，反映了模型在不同时间点的预测表现。
地理范围：数据未明确标注地理范围，通常与数据竞赛或预测任务的数据范围一致。
数据维度：数据集主要包含“id”（样本标识符）和“predicted”（预测值）两个字段，用于评估模型的预测准确性。
数据格式：CSV格式，文件名以“submission_”开头，后跟日期和时间戳，以及可能的其他标识符（如“t0.5”），便于进行版本控制和结果比较。
来源信息：数据来源于模型提交结果，用于评估模型性能和进行模型优化。
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：适用于机器学习模型评估、模型融合、时间序列预测等领域的学术研究，以及预测结果的长期趋势分析。
行业应用：可以为金融、市场预测、风险评估等行业提供模型性能评估的参考，特别是在预测准确度、模型稳定性等方面。
决策支持：支持数据竞赛参与者进行模型优化和策略调整，帮助他们提升预测精度和排名。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估方法和结果分析。
此数据集特别适合用于比较不同模型的预测结果，分析预测误差，以及探索模型在不同时间段的表现变化，从而指导模型优化和策略调整。
