结构化数据回归预测数据集StructuredDataRegressionPredictionDataset-diyanandy
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, 数据建模, 特征工程, 交叉验证, 数据集
数据概述：
该数据集包含结构化的数值和类别型数据，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，但数据集具有通用性，可应用于多种场景。
数据维度：数据集包含多个特征，包括：
id：样本的唯一标识符。
cat0-cat9：10个类别型特征。
cont0-cont13：14个数值型特征。
target：目标变量，为连续型数值。
k_fold：交叉验证的折数信息（-1表示未参与交叉验证）。
kfold：交叉验证的折数。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，便于数据分析和机器学习建模。
数据来源：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。
该数据集适合用于探索回归模型的构建与评估，以及特征工程技巧的应用。
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、统计学等领域的学术研究，例如回归模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：可用于金融风控、市场预测、用户行为分析等需要预测连续型数值的场景。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如预测销售额、评估风险等。
教育和培训：作为机器学习与数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解回归模型及相关技术。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的回归模型，以及探索特征工程对模型性能的影响，帮助用户提升预测精度。
