分类特征编码挑战2数据集-2021-tommyngx
数据来源：互联网公开数据
标签：编码策略,分类特征,机器学习,数据科学,特征工程,缺失值,特征交互,二元分类
数据概述：
本数据集来自“分类特征编码挑战2”竞赛，旨在探索各种编码策略。数据集包含二元特征（bin_）、名义特征（nom_）、有序特征（ord_*）以及潜在的周期性特征（日和月）。字符串有序特征ord_{3-5}按字符串.ascii_letters的字典顺序排列。与第一个分类特征编码挑战不同，本次挑战的数据包含缺失值和特征交互。
数据集分为两个主要文件：
- train.csv：训练集，包含用于模型训练的数据。
- test.csv：测试集，需要在此数据上进行预测。
- sample_submission.csv：提交文件的示例格式，包含预期的预测结果格式。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习和数据科学领域的特征工程研究，特别是分类特征的编码策略探索。研究者可以使用该数据集测试和比较不同的特征编码方法，处理缺失值和特征交互。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解分类特征处理的基本概念和策略。通过参与竞赛，数据科学社区可以探索如何提高分类模型的性能，特别是在处理复杂特征集时的有效方法。
