预测目标结果提交数据集TargetPredictionSubmissionData-peizhengwang
数据来源：互联网公开数据
标签：预测, 目标变量, 机器学习, 数据提交, 结果提交, 模型评估, 数据分析, 二元分类
数据概述：
该数据集包含用于预测目标变量结果的提交数据，记录了预测任务的行标识符（row_id）和预测目标值（target）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于模型预测结果的提交与评估。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用预测任务。
数据维度：包括“row_id”（行标识符）和“target”（预测目标值，通常为二元分类结果）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (2).csv，便于模型结果提交与评估。
来源信息：数据来源未明确，通常作为预测任务的结果提交格式。
该数据集适合用于机器学习模型的预测结果提交与评估，特别是二元分类任务。
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：适用于机器学习模型的性能评估与比较，例如在Kaggle等竞赛平台上的模型提交与评估。
行业应用：为需要预测结果的行业提供数据支持，例如在金融、医疗等领域中的风险预测、疾病诊断等任务。
决策支持：支持基于模型的决策制定，例如在市场营销中预测客户行为。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的提交与评估流程。
此数据集特别适合用于评估模型的预测性能，并进行模型之间的比较，以实现预测任务的目标。
