结构化数值预测训练数据集StructuredNumericalPredictionTrainingDataset-shanyun

数据来源：互联网公开数据

标签：机器学习, 回归分析, 数值预测, 特征工程, 交叉验证, 数据集, 训练数据, 模型评估

数据概述：该数据集包含结构化的数值和类别特征，以及一个连续型目标变量，主要用于回归预测任务。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的预测模型训练。数据维度：数据集包括id、cat0到cat9（10个类别型特征）、cont0到cont13（14个连续型特征）、target（目标变量）和kfold（交叉验证折数）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，方便数据分析和机器学习建模。数据经过预处理，包含类别型特征的编码和连续型特征的数值。来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行特征工程和交叉验证的准备。该数据集适合用于回归预测模型的训练、验证和测试，以及特征重要性分析和模型优化。

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比较与评估，以及特征工程方法的研究。行业应用：可用于金融风险评估、销售预测、客户行为分析等领域，构建预测模型。决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如预测销售额、评估信用风险等。教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解回归分析和模型构建。此数据集特别适合用于探索数值特征与目标变量之间的关系，评估不同模型的预测性能，并进行交叉验证以提高模型的泛化能力。