国际数据分析竞赛2022-轻量级特征数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：梯度提升算法,轻量级特征,国际数据分析竞赛,材料科学,图特征,机器学习,特征工程
数据概述：
本数据集是2022年国际数据分析竞赛（IDA竞赛）中NESCafe团队（金牌3in1战队）提供的轻量级特征工程结果，属于竞赛中的优秀解决方案之一。数据集包含了基于原始数据计算的特征，主要分为两类：一类是无缺陷（no_defects）特征，另一类是基于肖特基缺陷（defects）的特征。此外，数据集还包含了一系列图特征，如图的PageRank值、Adamic-Adar指数、边数、密度、全局效率、度数 assortativity 系数等。这些特征为竞赛中的梯度提升算法提供了高效的特征表示，帮助模型在竞赛中取得了优异成绩。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型的特征工程研究、梯度提升算法的优化、材料科学领域的数据分析以及图特征提取与应用等场景。研究人员可以利用这些特征进行模型训练和性能评估，探索特征工程对模型性能的影响。同时，数据集中的图特征可用于图结构数据的分析，为材料科学领域的研究提供支持。此外，该数据集还可用于教学和培训，帮助学习者理解特征工程在机器学习中的重要性及实现方法。
