工业产品缺陷预测模型结果数据集IndustrialProductDefectPredictionModelResults-jojoyin
数据来源：互联网公开数据
标签：缺陷检测, 工业质量, 机器学习, 模型结果, 随机森林, 梯度提升, CatBoost, XGBoost
数据概述：
该数据集包含来自工业产品缺陷预测模型的结果，记录了不同机器学习模型在预测产品缺陷方面的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型评估的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于不同工业生产场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个模型，包括“id”（样本编号）和“Pastry”、“Z_Scratch”、“K_Scatch”、“Stains”、“Dirtiness”、“Bumps”、“Other_Faults”等七个缺陷指标的预测概率值。
数据格式：CSV格式，包含cat.csv、lgb.csv、rf.csv、xgb.csv四个文件，分别对应CatBoost、LightGBM、随机森林和XGBoost模型的结果，便于模型对比与集成分析。
来源信息：数据来源于对工业产品缺陷预测模型的运行结果，已进行标准化处理。
该数据集适合用于模型评估、模型对比分析，以及进一步的模型融合和优化。
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在工业缺陷检测领域的学术研究，如模型性能比较、特征重要性分析、模型融合策略研究等。
行业应用：为工业质量控制部门提供数据支持，用于评估不同模型的预测能力，优化缺陷检测流程。
决策支持：支持工业生产中的决策制定，帮助企业选择合适的模型，提高产品质量和生产效率。
教育和培训：作为机器学习、模型评估、工业数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解模型在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习模型在工业缺陷检测任务中的表现差异，帮助用户优化模型选择，提高预测准确性。
