机器学习回归预测数据集MachineLearningRegressionPredictionDataset-elhnoah
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 预测模型, 机器学习, 数据集, 预测, 建模, 数值预测, 特征工程
数据概述：
该数据集包含用于机器学习回归预测任务的数据，主要用于训练和评估预测模型。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，为通用型数值预测数据集。
数据维度：数据集包含用于训练的特征变量(x1-x10)和目标变量(y)。具体包括：Id（样本唯一标识符），x1至x10（10个数值型特征变量），y（目标变量，仅在训练集中）。测试集中无y列，sample.csv提供了Id和y的示例。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample.csv三个文件，便于数据处理和模型训练。数据已进行预处理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于回归预测模型的训练和评估，例如线性回归、梯度提升树等。
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研究，特别是回归模型的性能比较与优化。
行业应用：可以用于各种需要数值预测的行业，如金融、气象、销售预测等。
决策支持：支持基于数据的预测，为决策提供参考依据。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解回归模型和预测流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对预测结果的影响，以及评估模型的泛化能力，帮助用户构建和优化预测模型。
