多目标预测模型训练数据集_Multi_target_Prediction_Model_Training_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 多目标预测, 模型训练, LightGBM, 回归分析, 数据预测, 交叉验证, 模型评估
数据概述：
该数据集包含用于多目标预测任务的模型训练数据以及预训练模型文件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，适用于静态模型训练与评估。
地理范围：数据来源未明确，可视为通用数据集。
数据维度：数据集包含用于训练多个LightGBM模型的.pkl文件（共20个），以及一个包含目标变量和预测值的CSV文件(oof_df.csv)。CSV文件包含“Unnamed: 0”、“target1”、“target2”、“target3”、“target4”等字段，其中“target1”、“target2”、“target3”、“target4”为需要预测的目标变量。
数据格式：数据以.pkl和.csv格式提供，其中.pkl文件为LightGBM模型文件，csv文件为模型预测结果和真实值。
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：适用于多目标预测、模型训练与评估、机器学习算法研究等学术研究。
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同时预测多个目标变量的场景。
决策支持：支持企业进行多维度数据分析，辅助决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解多目标预测模型的构建与应用。
此数据集特别适合用于探索多目标预测模型的构建、优化与评估，帮助用户掌握LightGBM模型的使用，提升预测精度。
