公共排行榜提交数据集SubmissionforPublicLeaderboardDataset-peteralaoui
数据来源：互联网公开数据
标签：竞赛数据，排行榜，数据集，机器学习，模型评估，算法竞赛，性能测评，数据分析
数据概述：该数据集包含来自各类机器学习竞赛的公共排行榜提交记录，记录了参赛者提交的模型性能和评分情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从近五年内的各类竞赛开始。
地理范围：数据覆盖全球范围内的机器学习竞赛和参与者。
数据维度：数据集包括参赛者ID，提交时间，模型类型，评分指标（如准确率，F1分数等），排行榜排名等信息。
数据格式：数据提供CSV或JSON格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于各类公开的机器学习竞赛平台（如Kaggle，天池等），已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于竞赛数据分析，模型性能评估，算法优化及机器学习研究等领域。
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：适用于竞赛数据分析，模型性能对比等研究，如参赛者行为分析，算法趋势研究等。
行业应用：可以为机器学习竞赛组织者提供数据支持，特别是在竞赛设计，评分标准优化等方面。
决策支持：支持竞赛策略优化和模型选择，帮助参赛者制定更有效的参赛方案。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解竞赛数据分析及模型评估方法。
此数据集特别适合用于探索竞赛中的模型性能与排名规律，帮助用户实现竞赛策略优化和模型选择，提升竞赛表现和算法效率。
