恶意软件检测预测结果数据集_Malware_Detection_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 预测结果, 机器学习, 二元分类, 安全分析, 微软, 风险评估, 模型集成
数据概述：
该数据集包含来自微软恶意软件预测竞赛的预测结果，记录了对计算机系统是否感染恶意软件的概率预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推断为特定时间段内的数据快照。
地理范围：数据源自全球范围内的计算机系统。
数据维度：数据集包括“MachineIdentifier”（机器唯一标识符）和“HasDetections”（是否检测到恶意软件的预测概率，0-1之间）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别是ens_sub_v12.csv和lgb_submission.csv，便于数据分析和模型评估。数据已进行匿名处理，包含预测结果，而非原始特征。
来源信息：数据来源于微软恶意软件预测竞赛，是参赛者提交的预测结果。
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：适用于机器学习模型性能评估、预测结果分析、模型集成策略研究等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于恶意软件检测模型的对比分析、风险评估等。
决策支持：支持安全团队评估不同检测模型的有效性，优化安全策略。
教育和培训：作为机器学习、数据科学课程的实训素材，用于模型评估、结果解读等。
此数据集特别适合用于分析不同预测模型的差异，评估模型集成效果，并深入理解恶意软件检测领域的预测结果。
