机器学习回归预测训练数据集MachineLearningRegressionPredictionTrainingDataset-beritoban
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 机器学习, 预测模型, 数值预测, 数据特征, 数据建模, 训练数据集, 算法评估
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，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用回归分析场景。
数据维度：包括“id”（样本唯一标识）、多个“cat”开头的类别型特征（cat0-cat9，共10个）、多个“cont”开头的连续型特征（cont0-cont13，共14个）以及“target”（目标变量，用于回归预测）共26个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，包含多行数据记录，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行脱敏处理和结构化整理。
该数据集适合用于回归预测模型的开发、评估和优化。
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研究，如不同回归模型（线性回归、梯度提升树、神经网络等）的性能比较、特征重要性分析等。
行业应用：可用于金融、医疗、市场营销等领域，构建预测模型，例如预测销售额、患者病情恶化风险等。
决策支持：支持数据驱动的决策，通过预测目标变量，辅助制定更精准的策略。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生理解回归分析、模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索连续型变量与目标变量之间的关系，评估不同特征对预测结果的影响，并优化预测模型的性能，从而实现精准预测目标。
