回归模型实验结果分析数据集RegressionModelExperimentResults-thomasmeiner
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 模型评估, 机器学习, 实验结果, 数据分析, 模型比较, 超参数优化, 性能评估
数据概述：
该数据集包含了回归模型实验的结果，记录了不同模型在特定配置下的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为一次或多次实验的快照。
地理范围：数据未涉及地理信息，适用于通用回归模型评估。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括：losses_mean（损失均值）、losses_std（损失标准差）、runtime_secs（运行时间，单位为秒）、model_（模型类型）、fillna_logic（缺失值填充策略）、outlier_logic（异常值处理策略）、dist_transform_loc（分布转换方法）、feat_sel_logic（特征选择方法）、target_trans_logic（目标变量转换方法）、seed（随机种子）和rank（模型排名）。
数据格式：CSV格式，文件名为training_results.csv，便于数据分析和模型比较。
来源信息：数据来源于回归模型实验，记录了不同模型配置下的性能表现。该数据集适合用于回归模型性能评估、模型比较和超参数优化研究。
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：适用于机器学习和数据科学领域的学术研究，如不同回归模型性能对比、超参数对模型性能的影响分析、特征选择方法的研究等。
行业应用：可以为数据分析和建模相关的行业提供参考，如金融风险评估、市场预测、销售额预测等。
决策支持：支持模型选择和优化，帮助用户根据实验结果选择最佳模型和配置，提升预测精度。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解模型评估和调优过程。
此数据集特别适合用于分析不同模型配置对模型性能的影响，帮助用户优化模型选择和超参数设置，实现更准确的预测。
