宠物领养预测与特征融合数据集PetFinder2StackingDataset-anonamename
数据来源：互联网公开数据
标签：动物领养，数据集，机器学习，特征工程，分类预测，数据融合，宠物救助，数据分析
数据概述：该数据集来自PetFinder平台，记录了宠物领养相关的多源数据，适用于宠物领养预测、特征融合与分类建模任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2022年。
地理范围：数据覆盖了马来西亚及其周边地区的宠物救助机构。
数据维度：数据集包括宠物的品种、年龄、性别、健康状况、照片质量评分、视频描述、所在城市、救助机构等变量，以及是否被领养的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于PetFinder平台的公开数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于机器学习、数据挖掘和特征工程等领域，特别是在宠物领养预测、特征融合与分类建模任务中具有重要价值。
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：适用于宠物领养行为分析、特征重要性研究等学术研究，如影响领养率的因素分析、特征融合对模型性能的提升等。
行业应用：可以为宠物救助机构、领养平台提供数据支持，特别是在领养预测、匹配算法优化等方面。
决策支持：支持宠物救助机构制定更有效的推广策略和匹配机制，提高宠物领养率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征工程、分类预测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索宠物领养的影响因素与预测模型，帮助用户实现准确的领养预测，优化匹配算法，提高宠物救助效率。
