多元线性回归示例数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：多元线性回归,机器学习,数据科学,学生表现,学习习惯,课外活动,实践测试,学术成绩,睡眠模式,预测模型,数据集
数据概述：
本数据集专为学习和实践多元线性回归这一核心概念而设计，适用于机器学习和数据科学领域。数据集包含影响学生表现的各种特征，是初学者和从业者学习和应用多元线性回归的理想资源。数据集涵盖了学生每周学习时长、课外活动参与情况、练习测试次数、以往考试成绩和平均睡眠时长等关键要素。
数据用途概述：
该数据集适用于探索学习习惯、课外活动参与程度和睡眠模式对学生表现的影响，以及应用多元线性回归模型预测学生表现。研究者可以利用该数据集评估模型性能，并使用均方误差（MSE）和调整后的R平方（R²）等指标进行模型评估。数据集包含约1000行数据，提供了足够的数据点以有效构建、训练和测试回归模型。这对于理解和应用多元因素如何共同影响实际结果具有重要意义。
举例：
本数据集包含以下特征：
- StudentHours：每周学习时长（整数）
- ExtraParticipation：是否参与课外活动（是/否）
- PapersPracticed：尝试过的练习测试次数（整数）
- PreviousMarks：以往考试成绩（整数）
- SleepingHours：每天平均睡眠时长（整数）
目标变量：
- PerformanceIndex：代表学生整体学术表现的数值指标（整数）
通过本数据集，用户可以探索学习习惯、课外活动参与程度和睡眠模式之间的关系，应用多元线性回归模型预测PerformanceIndex，并使用均方误差（MSE）和调整后的R平方（R²）等指标评估模型性能。数据集包含约1000行数据，为构建、训练和测试回归模型提供了充足的样本。该数据集适用于学习、教程和项目，是掌握回归技术的理想工具。祝您学习愉快，分析顺利！
