结构化数据回归预测数据集StructuredDataRegressionPredictionDataset-sunnysinha
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 结构化数据, 机器学习, 预测模型, 数值预测, 特征工程, 交叉验证, 数据集
数据概述：
该数据集包含结构化数据，用于回归预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，为通用结构化数据，不涉及特定地理范围。
数据维度：数据集包括id，以及cat0到cat9的10个类别特征（categorical features），cont0到cont13的14个连续特征（continuous features），target为目标变量，kfold表示交叉验证的折数。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，包含多列数值型和类别型数据。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或数据集，已进行初步的预处理。
该数据集适合用于回归模型训练和评估，以及特征工程的实践。
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：适用于机器学习算法的性能评估，以及特征工程方法的研究，如类别特征编码、连续特征的缩放等。
行业应用：可以用于构建预测模型，如风险评估、销售预测、客户行为预测等。
决策支持：支持数据驱动的决策，通过预测目标变量，辅助相关领域的决策制定。
教育和培训：作为机器学习与数据分析课程的实训数据集，帮助学生和研究人员熟悉回归分析流程。
此数据集特别适合用于探索特征与目标变量之间的关系，以及评估不同机器学习算法的性能，帮助用户构建和优化预测模型。
