预测目标值数据集TargetValuePrediction-sangramsubudhi
数据来源：互联网公开数据
标签：预测模型, 数据分析, 回归分析, 目标值预测, 机器学习, 结构化数据, 数据集, 预测
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的数据，记录了用于预测目标值的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，可视为通用数据集。
数据维度：包括“id”（唯一标识符）和“target”（目标值）两个字段，适用于回归预测任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submissioncsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于回归分析、数据预测和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于预测模型和数据分析相关的学术研究，如不同回归模型的性能比较。
行业应用：可以为金融、市场预测等行业提供数据支持，特别是在预测未来趋势和目标值方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解预测模型。
此数据集特别适合用于探索目标值预测的规律，帮助用户实现对目标值的准确预测。
