近似目标值预测模型数据集ApproximateTargetValuePredictionModelDataset-sublate
数据来源：互联网公开数据
标签：预测模型, 近似值, 回归分析, 时间序列, 机器学习, 数据分析, 数值预测, 特征工程
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估近似目标值预测模型的数据，记录了目标值（target）及其近似值（target_apx0 - target_apx9）以及预测值（pred）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，通用性较强。
数据维度：数据集主要包括以下字段：
Unnamed: 0：索引列。
row_id：行标识符。
target：真实目标值。
pred：模型的预测值。
target_apx0 - target_apx9：10个不同的近似目标值。
target_apxrow_id：行标识符，与row_id相同。
数据格式：CSV格式，文件名为target_apxs.csv，以及两个pickle文件（train_features_df.pickle, test_features_df.pickle），方便数据分析和模型训练。
来源信息： 数据来源于相关研究或竞赛，用于测试和评估预测模型。
该数据集适合用于数值预测、回归分析和模型评估等任务。
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：适用于预测模型性能评估、近似值分析、以及机器学习算法的研究。
行业应用：可以应用于金融、气象、能源等领域，用于预测各种数值型指标。
决策支持：支持基于预测值的决策制定和风险评估，优化业务流程。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解预测模型和近似值的关系。
此数据集特别适合用于探索不同近似值对预测结果的影响，以及评估模型的预测精度和泛化能力，并帮助用户实现模型优化和预测性能提升。
