股票市场价格预测提交数据集StockMarketPricePredictionSubmissionDataset-shivansh002
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 价格预测, 机器学习, TabNet模型, 金融数据, 时间序列分析, 数据建模, 提交文件
数据概述：
该数据集包含用于股票市场价格预测的提交数据，以及用于训练模型的参数和辅助文件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但结合应用背景，推测与股票交易的特定时间段相关。
地理范围：数据涉及的股票市场未明确指出，但数据结构和特征表明其具有通用性，可应用于多个股票市场。
数据维度：
submission.csv: 包含预测结果，包括"row_id"（行标识符，用于关联预测结果）和"target"（预测的目标值，即价格变动）。
model_params.json: 包含TabNet模型训练相关的参数设置，用于模型复现和优化。
scaler: 可能是用于数据预处理的标准化或归一化模型。
stock_id_encoder.txt: 股票ID编码器，用于将股票代码转换为数值。
数据格式：主要为CSV格式（submission.csv），以及JSON格式（model_params.json）和文本文件（stock_id_encoder.txt），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于股票市场预测竞赛或项目，旨在为参赛者或研究人员提供提交预测结果的模板和相关信息。该数据集已进行预处理，准备用于模型预测结果的提交。
该数据集适合用于股票价格预测模型的性能评估和结果提交，以及对TabNet模型参数的分析和研究。
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：适用于金融领域的时间序列预测研究，如股票价格、期货价格等预测。
行业应用：为金融行业提供数据支持，特别是在量化投资、风险管理和算法交易等领域。
决策支持：支持金融机构进行投资决策、风险评估和策略优化。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习模型训练等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解股票市场预测。
此数据集特别适合用于评估和比较不同预测模型的性能，探索股票市场价格波动的规律，并用于优化预测策略。
