教育写作评估预测数据集_Educational_Writing_Assessment_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：写作评估, 机器学习, 文本分析, 评分预测, 自然语言处理, 模型训练, 深度学习, 实验结果
数据概述：
该数据集包含来自教育写作评估项目的预测结果，记录了学生写作样本的评估分数及其相关的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点或实验阶段的快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为英语写作评估场景。
数据维度：数据集主要包括以下字段：essay_id（文章唯一标识符），score（人工评估分数），is_pc2（是否为PC2，可能代表特定的评估标准或类别），raw_pred（原始预测值），pred（预测值）。
数据格式：CSV格式，包括pred_df_stage1_fold0.csv和pred_df_stage2_fold0.csv两个文件，分别代表不同的预测阶段或模型版本，便于对比分析。数据结构规整，便于后续的统计分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的教育写作评估项目，可能为学术研究或竞赛的实验结果。
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：适用于自然语言处理、机器学习在教育领域的应用研究，如写作质量评估、自动评分、学生反馈等。
行业应用：可以为教育科技公司提供数据支持，用于开发智能写作辅助工具、个性化学习平台等。
决策支持：支持教育机构评估教学效果、优化课程设计，并辅助教师进行更精准的评分。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等相关课程的实训数据，帮助学生理解模型预测和评估流程。
此数据集特别适合用于研究不同预测模型在写作评估上的表现，以及探索影响预测精度的关键因素，从而提升写作评估的准确性和效率。
