预测模型提交结果数据集PredictiveModelSubmissionResults-dragonzhang
数据来源：互联网公开数据
标签：预测结果, 时间序列预测, 模型评估, LightGBM, 机器学习, 数据建模, 提交结果, 目标变量
数据概述：
该数据集包含预测模型的提交结果，用于评估模型在特定任务上的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据row_id的命名规范，推测与时间序列预测相关，可能涉及多个时间点。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于评估模型的泛化能力。
数据维度：数据集包括“row_id”和“target”两个字段。“row_id”为预测结果的唯一标识符，可能包含时间信息；“target”为预测值。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型评估。此外，还包含LightGBM模型文件(pkl格式)，用于模型复现或进一步分析。
来源信息：数据来源于模型预测结果，已进行标准化处理。该数据集适合用于模型评估和性能比较。
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：适用于时间序列预测、模型评估等领域的学术研究，如不同模型性能比较、预测误差分析等。
行业应用：可以为金融、气象、能源等行业提供模型评估参考，尤其是在预测准确性评估和风险控制方面。
决策支持：支持基于预测结果的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为机器学习、时间序列分析等课程的实训案例，帮助学生理解模型评估和结果分析。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，分析预测结果的分布特征，并进行不同模型的比较。
