自动机器学习模型性能评估数据集AutoMLModelPerformanceEvaluation-zacchaeus
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 模型评估, 自动化, 分类, 回归, 算法比较, 预测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含由自动化机器学习（AutoML）工具生成的模型评估结果，记录了不同机器学习算法在特定任务上的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为对模型性能的静态评估。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为通用机器学习场景下的模型评估结果。
数据维度：数据集包含框架文件（framework.json），预测结果（predictions_out_of_folds.csv），以及模型汇总信息（leaderboard.csv）。其中，predictions_out_of_folds.csv包含目标值（target）和预测值（prediction），leaderboard.csv记录了模型名称（name）、模型类型（model_type）、评估指标类型（metric_type）、评估指标值（metric_value）和训练时间（train_time）。
数据格式：主要为CSV和JSON格式，CSV文件包含模型预测结果和排行榜信息，JSON文件包含模型框架信息。
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：适用于机器学习算法性能比较、AutoML工具评估、模型融合策略研究等学术研究。
行业应用：可为数据科学团队提供模型选择和优化方面的参考，帮助优化模型部署流程。
决策支持：支持在不同业务场景下选择合适的机器学习模型，提高预测准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据科学和AutoML相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估和比较。
此数据集特别适合用于分析不同机器学习算法在特定数据集上的表现差异，评估AutoML工具的有效性，以及探索模型优化的可能性，从而提升数据驱动的决策能力。
