机器学习回归预测数据集MachineLearningRegressionPredictionDataset-dishamankawle
数据来源：互联网公开数据
标签：回归预测, 机器学习, 类别特征, 数值特征, 数据建模, 特征工程, 预测模型, 训练数据集
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，旨在训练模型以预测连续型目标变量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定特定地理区域，具有通用性。
数据维度：数据集包含以下字段：
id：样本的唯一标识符。
cat0-cat9：10个类别型特征，以字符串形式表示。
cont0-cont13：14个连续型数值特征。
target：目标变量，为连续型数值，是模型预测的目标。
数据格式：CSV格式，分为train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）。数据已进行基本的结构化处理，方便模型训练和评估。
数据来源于未知，但数据结构清晰，适合进行回归预测模型构建。
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研究与实践，例如探索不同特征组合、模型优化、超参数调优等。
行业应用：可用于构建预测模型，例如在金融、市场营销等领域预测连续型数值结果。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如预测销售额、客户终身价值等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生理解回归预测任务，实践特征工程和模型评估。
此数据集特别适合用于探索类别型特征和数值型特征对目标变量的影响，并构建预测模型，以优化预测精度。
