机器学习模型训练数据集-多变量数值预测MachineLearningModelTrainingDataset-Multi-variableNumericalPrediction-mulyanulilmi
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 数值预测, 数据分析, 模型训练, 特征工程, 数据集, 预测模型, 多变量
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的数值型数据，用于训练和评估机器学习模型，特别是用于多变量数值预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间跨度，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通用性较强。
数据维度：数据集包含七个特征变量（h1到h7）和一个目标变量（target）。
数据格式：CSV格式，文件名为data v2.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但数据集结构清晰，适合用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于数值预测、回归分析和特征重要性分析等任务，尤其适用于验证和比较不同机器学习算法的性能。
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性能评估，探索不同特征组合对目标变量的影响，以及进行模型的可解释性研究。
行业应用：为金融、气象、工业控制等领域提供模型训练素材，用于预测数值型指标，如股票价格、天气变化、设备状态等。
决策支持：支持数据驱动的决策，例如预测未来的趋势、优化资源分配等。
教育和培训：作为机器学习课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解数据预处理、模型构建、评估与调优的流程。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习模型在多变量数值预测任务中的表现，帮助用户优化模型性能，提升预测精度。
