感知特征评估与预测数据集_Perceptual_Feature_Evaluation_and_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：感官评估，特征工程，机器学习，回归分析，多模态数据，模型训练，数据分析，特征提取
数据概述：
该数据集包含来自实验或模拟产生的数据，记录了对多个感知特征的量化评估结果，旨在用于理解和预测这些特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映了在特定时间点对样本的感知评估。
地理范围：数据未限定地理范围，普遍适用于任何涉及感知特征评估的场景。
数据维度：数据集包含多个感知特征的量化指标，如“Sponginess”（蓬松度）、“Wonder level”（惊奇程度）、“Crunchiness”（酥脆度）等，以及“Soap slipperiness”（肥皂滑度），“Hype root”（炒作程度）等，共计七个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为Training.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源可能为实验或模拟，具体来源信息未明确。已进行标准化处理，数值均为浮点数。
该数据集适合用于探索感知特征之间的相互关系，以及构建预测模型，例如，基于其他特征预测“Soap slipperiness”等。
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：适用于心理学、感官科学、市场调研等领域的研究，用于分析不同感知特征之间的关联性，并进行特征重要性分析。
行业应用：可以为产品设计、用户体验评估、市场营销等行业提供数据支持，例如，用于评估产品在不同感知维度上的表现。
决策支持：支持产品开发、市场策略制定等方面的决策，帮助企业优化产品设计，提升用户满意度。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解特征工程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索不同感知特征之间的相互关系，以及构建预测模型，帮助用户实现产品优化、市场分析等目标。
