多领域机器学习模型评估结果数据集Multi-domainMachineLearningModelEvaluationResults-antoniawagner
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 模型评估, 网格搜索, 多层感知机, 葡萄酒质量, 生物医学, 国会投票, 分类模型, 性能分析
数据概述：
该数据集包含多个机器学习模型在不同领域的评估结果，涵盖了葡萄酒质量分析、生物医学文本分类和国会投票预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但从文件名推测为模型训练与评估的记录，可视为静态数据集。
地理范围：数据涉及的领域广泛，葡萄酒质量分析可能基于特定产区，生物医学和国会投票数据则分别代表生物医学领域和政治领域。
数据维度：数据集主要包含两类数据：
葡萄酒质量数据集（winequality.csv）：包含葡萄酒的化学性质（如固定酸度、挥发酸度等）和质量等级。
网格搜索结果数据集（grid_search_results_*.csv）：记录了使用多层感知机（MLP）模型在不同数据集上的网格搜索结果，包括不同超参数组合下的模型性能指标（如平衡精度、加权F1分数、加权精度、加权召回率等）和训练时间。
数据格式：数据以CSV格式存储，便于数据分析和模型性能评估。
来源信息：数据来源于机器学习实验，经过了模型训练和评估过程，包含了不同超参数组合下的性能表现。
该数据集适合用于机器学习模型性能比较、超参数调优、不同数据集上的模型泛化能力分析。
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、深度学习和数据挖掘领域的学术研究，如模型性能评估、超参数优化、不同数据集上的模型表现对比等。
行业应用：可以为数据科学和人工智能相关行业提供参考，尤其是在模型选择、模型部署和性能监控方面。
决策支持：支持数据科学家和机器学习工程师在模型选择和优化过程中做出更明智的决策。
教育和培训：作为机器学习课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解模型评估、超参数调优等概念。
此数据集特别适合用于分析不同模型在不同数据集上的表现差异，评估超参数对模型性能的影响，并为实际应用中的模型选择提供参考。
