电商平台用户行为预测交叉验证数据集

电商平台用户行为预测交叉验证数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：电商,用户行为,预测,机器学习,交叉验证,分类,点击,购买,浏览 数据概述： 本数据集是基于电商平台用户行为数据构建的，用于预测用户行为，如点击、购买等。数据经过预处理，包含了多个特征，并按照交叉验证的方式进行了划分，方便用户进行模型训练和评估。具体来说，数据集提供了不同折（fold）的数据，允许用户在不同子集上训练和验证模型，以评估模型的泛化能力。数据来源于Kaggle竞赛，是公开可获取的。

数据用途概述： 该数据集主要用于机器学习模型的训练和评估，特别是针对用户行为预测的分类问题。研究人员和数据科学家可以使用该数据集探索不同的机器学习算法，例如CatBoost和XGBoost，并评估它们在预测用户行为方面的性能。此外，数据集也适用于交叉验证方法的实践，有助于理解和应用交叉验证技术。