机器学习模型训练损失与时间记录数据集MachineLearningModelTrainingLossandTimeRecords-somayyehgholami
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 模型训练, CatBoost, 损失函数, 时间序列, 性能评估, 数据分析, 算法调优
数据概述：
该数据集包含机器学习模型训练过程中的关键指标，记录了模型在训练期间的损失值和时间信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据集未明确标注时间范围，但可以推断为模型训练的持续时间。
地理范围： 数据不涉及地理位置信息，适用于各种机器学习模型训练场景。
数据维度： 数据集包含以下主要数据项：
id：训练迭代的标识符。
loss：模型在每次迭代后的损失值。
iter：训练迭代次数。
RMSE：均方根误差，用于评估模型性能。
Passed：已完成的训练时间。
Remaining：剩余的训练时间。
数据格式： 数据以多种格式提供，包括CSV、TSV、JSON、以及TensorBoard的tfevents格式，便于不同分析工具的使用。数据来源于CatBoost模型训练过程，并包含了模型训练的详细信息，例如损失函数的变化、模型性能的评估等。
该数据集适合用于机器学习模型的性能分析、训练过程监控和算法调优。
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： 适用于机器学习模型训练过程的深入研究，例如损失函数收敛分析、超参数调优、模型性能评估等。
行业应用： 可以为机器学习相关的行业提供数据支持，例如模型开发、算法优化、性能监控等。
决策支持： 支持机器学习模型的开发和部署，帮助优化模型训练策略。
教育和培训： 作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型训练过程。
此数据集特别适合用于分析模型训练过程中的损失变化趋势和时间消耗，从而帮助用户优化模型训练策略，提升模型性能。
