多分类合成数据集

多分类合成数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：多分类,合成数据,机器学习,模型训练,特征工程,数据集生成,分类任务,数据科学,算法测试

数据概述：
本数据集是一个为多分类任务设计的合成数据集，包含1,000,000行数据，共计31列。其中前30列为解释变量，分为三组：第一组10列使用numpy.random生成，第二组10列使用np.random.randint生成，第三组10列使用np.random.choice生成，且具有不同的分布和格式（已转换为数值形式）。最后一列为目标变量，用于分类任务。

数据用途概述：
该数据集适用于多分类模型的训练与测试，包括模型性能评估、特征堆叠实验、算法对比分析等场景。研究人员和开发者可以利用此数据集测试不同分类算法的效果，优化特征工程流程，或进行数据增强实验。此外，该数据集还支持多分类任务的实践教学，帮助学习者理解数据分布对模型性能的影响。