机器学习回归预测数值数据集MachineLearningRegressionPredictionNumericalDataset-harishc007
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 机器学习, 数值预测, 类别特征, 连续特征, 数据集, K折交叉验证, 模型训练
数据概述：
该数据集包含结构化数值数据，用于训练和评估回归预测模型。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：数据无明确地理范围限制，适用于通用的回归分析场景。
数据维度：数据集包含“id”（样本唯一标识符）、10个“cat”类别特征（cat0-cat9，离散值）、14个“cont”连续特征（cont0-cont13，数值型）以及“target”（目标变量，数值型）和“KFold”（K折交叉验证分组信息）字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds12.csv，便于数据处理和模型构建。数据已进行预处理，包括类别特征的编码和连续特征的标准化，以适应机器学习模型的训练。
该数据集适合用于回归任务的建模，以及探索不同特征对目标变量的影响。
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：适用于机器学习领域的学术研究，如回归模型性能比较、特征重要性分析、模型优化等。
行业应用：可用于金融、市场营销、风险评估等领域，进行数值预测任务，如预测销售额、客户流失率等。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，帮助优化业务策略和提升预测精度。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握回归模型的构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对目标变量的影响，以及评估不同回归模型的性能，帮助用户实现精准预测和数据驱动的决策。
