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KaggleDon-tOverfitII挑战赛数据集-过拟合问题研究-历史数据集
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推特用户垃圾账号识别特征数据集
推特用户垃圾账号识别特征数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：推特,社交媒体,垃圾账号,用户行为,机器学习,数据分析,账号识别,特征工程 数据概述：...
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螃蟹年龄合成训练数据集
螃蟹年龄合成训练数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：螃蟹,年龄预测,合成数据,机器学习,训练集,特征工程,时间序列 数据概述： 本数据集是为 Playground Series Season3 Episode16 的训练任务额外提供的合成数据。数据由“Make Synthetic Crab Age...
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Python生成的模拟用户信息数据集
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印度房屋价格分析与预测数据集
印度房屋价格分析与预测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：房屋价格,印度,数据分析,预测模型,数据清理,特征工程,统计假设测试 数据概述：...
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手机价格预测数据集-手机参数特征-2024
手机价格预测数据集-手机参数特征-2024 数据来源：互联网公开数据 标签：手机，价格预测，机器学习，特征工程，电池，摄像头，处理器，内存，屏幕，4G，3G，双卡，蓝牙 数据概述： 本数据集包含两个文件：train.csv 和...
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URL垃圾邮件分类数据集
URL垃圾邮件分类数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：URL,垃圾邮件,二元分类,机器学习,数据清洗,特征工程,自然语言处理,网络分析 数据概述： 本数据集包含约87.5万个URL，其中三分之一被标记为垃圾邮件URL，其余为非垃圾邮件URL。数据集由The...
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回归问题中的分类数据集
回归问题中的分类数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：回归分析,分类数据,数据预处理,机器学习,特征工程 数据概述： 本数据集是一个小型数据集，适用于回归问题，其中大多数列都是分类数据。该数据集旨在帮助用户掌握在回归问题中处理分类数据的技能，提供了进行特征工程和数据预处理的实践基础。 数据用途概述：...
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网络诈骗检测与预防特征工程数据集
网络诈骗检测与预防特征工程数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：网络诈骗,人工智能,区块链,预检测,特征工程,数据质量,时间序列 数据概述： 本数据集旨在支持网络诈骗检测与预防领域的研究与应用，特别关注于事前（pre-...
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巴西房地产市场分析数据集1963-2021
巴西房地产市场分析数据集1963-2021 数据来源：互联网公开数据 标签：房地产市场,巴西,区域差异,房价,房屋大小,数据分析,预测模型,数据清洗,特征工程,机器学习 数据概述：...
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宠物收容所动物种类与品种预测数据集
宠物收容所动物种类与品种预测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：宠物收养,动物分类,机器学习,预测模型,特征工程,收容所,动物,品种识别 数据概述： 本数据集旨在帮助建立一个机器学习模型，用于预测宠物收容所中动物的种类和品种。...
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房屋价格训练测试数据集
房屋价格训练测试数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：房屋价格,机器学习,数据分析,特征工程,预测模型 数据概述： 本数据集是基于Kaggle上“House Prices: Advanced Regression...
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西雅图金县房屋销售数据集
西雅图金县房屋销售数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：房地产,西雅图,金县,房屋销售,数据清洗,特征工程,机器学习,回归预测,城市规划 数据概述： 本数据集包含2014年和2015年美国西雅图金县（King...
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平衡DDoS攻击数据集
平衡DDoS攻击数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：DDoS攻击,网络安全,数据平衡,特征工程,机器学习,网络防御,数据集平衡 数据概述： 本数据集基于Kaggle上的原始DDoS攻击数据集进行处理，包含127122行数据和23个特征（包括标签）。为了平衡数据集，我们对少数类样本进行了过采样处理。标签值定义为0表示良性流量，1表示DDoS攻击。...
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房地产特征工程数据集
房地产特征工程数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：房地产,特征工程,数据分析,房价预测,数据清洗,数据可视化 数据概述： 本数据集包含了艾姆斯市所有住宅房屋的详细信息，共计79个解释变量，涵盖房屋的各个方面。数据集旨在帮助研究者识别影响房屋价格谈判的因素，适用于房地产市场分析、特征工程和房价预测等应用场景。 数据用途概述：...
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不均衡风险评估数据集
不均衡风险评估数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：风险评估,不均衡数据,特征工程,机器学习,分类预测 数据概述： 本数据集包含用于确定风险目标（1=高风险, 0=低风险）的不均衡且未经清理的特征集。数据集共有34个特征、1个目标变量和1个标识符列。特征包括整数、浮点数和类别数据等多种类型，适用于风险预测和分类模型的训练。 数据用途概述：...
