机器学习模型特征工程实验数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习,特征工程,模型优化,数据集生成,实验研究
数据概述：
本数据集是为研究机器学习模型对特征工程方法的响应而设计的实验数据集。数据集包含多种人工设计的特征，涵盖数学运算、统计量、多项式变换、比率计算等多种类型。具体特征包括BMI（身体质量指数）、距离计算、标准差、多项式表达式、平方根、对数变换等。这些特征旨在模拟不同场景下人工工程化特征的效果，用于评估机器学习模型（如神经网络、决策树、随机森林和梯度提升机）对特征工程的依赖性和响应能力。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型优化研究、特征工程方法评估、模型性能分析等多种场景。研究人员可以通过此数据集探索不同特征工程方法对模型性能的影响，验证模型对特定类型特征的敏感性；开发者可以利用数据集评估特征工程在实际应用中的价值，优化模型输入特征；教育和培训机构可以将其用于机器学习课程，帮助学习者理解特征工程在模型训练中的作用。此外，数据集还支持跨领域研究，为特征工程的自动化和智能化提供实验基础。
