表格数据特征预测数据集TabularDataFeaturePrediction-proloypal
数据来源：互联网公开数据
标签：表格数据, 机器学习, 预测模型, 特征工程, 数据分析, 回归分析, 交叉验证, 损失函数
数据概述：
该数据集包含结构化表格数据，记录了多个数值特征及其对应的目标变量，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用性广泛。
数据维度：数据集包含100个特征（f0-f99）、一个目标变量“loss”以及一个用于交叉验证的“kfold”字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds_tabular_3.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据科学竞赛或研究项目，已进行初步的预处理。
该数据集适合用于机器学习模型的训练和评估，特别是回归任务。
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模型优化，如特征选择、模型融合等研究。
行业应用：可用于金融风险评估、市场预测、客户行为分析等需要数值预测的行业。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，帮助优化业务流程。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生理解特征工程、模型构建和评估。
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，以及评估不同模型的预测精度，帮助用户提升预测能力。
