表格数据回归预测数据集TabularDataRegressionPrediction-piashtanjin
数据来源：互联网公开数据
标签：回归预测, 机器学习, 分类特征, 连续特征, 模型训练, 数据预处理, 数据集, 预测模型
数据概述：
该数据集包含结构化的表格数据，用于训练和评估回归预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地域信息，属于通用数据集。
数据维度：数据集包含多个特征，包括：
cat0-cat9: 10个分类特征。
cont0-cont13: 14个连续特征。
target: 目标变量，为连续数值，是回归预测的目标。
kfold: 交叉验证的折数，用于模型评估。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds_with_normalized.csv，方便数据分析与模型构建。数据已进行归一化处理。
该数据集适合用于回归预测任务，特别是探索分类特征和连续特征对目标变量的影响。
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：适用于机器学习与统计学领域的学术研究，如回归模型比较、特征重要性分析等。
行业应用：可应用于金融、市场营销等需要预测连续变量的行业，如客户生命周期价值预测、销售额预测等。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如根据特征预测产品的价格、评估风险等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生理解回归模型、特征工程和模型评估。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对目标变量的影响，并构建和优化回归预测模型，从而实现精准预测。
