表格数据交叉验证分组数据集TabularDataCross-validationFoldsDataset-catadanna
数据来源：互联网公开数据
标签：表格数据, 交叉验证, 数据分组, 机器学习, 模型训练, 数据集, 实验设计, 数据分割
数据概述：
该数据集包含用于机器学习模型交叉验证的数据分组信息，记录了表格数据的行索引与对应的分组标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态分组信息。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的表格数据场景。
数据维度：数据集包含“row_id”（行索引）和“folds”（分组标签）两个字段，其中“folds”字段用于指示数据行所属的分组，适用于交叉验证实验。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，每个文件代表不同的分组配置。
来源信息：数据来源于机器学习实验或数据分析项目，已进行分组处理。
该数据集适合用于机器学习模型训练、评估和比较，尤其是在需要进行交叉验证的场景中。
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的性能评估与比较，如模型参数调优、不同算法效果对比等。
行业应用：为数据科学、人工智能领域提供数据支持，尤其适用于构建和验证预测模型。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，帮助优化模型选择和提升模型泛化能力。
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交叉验证的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索不同分组策略对模型性能的影响，帮助用户实现更可靠的模型评估和优化。
