机器学习模型训练特征数据集MachineLearningModelTrainingFeatureDataset-mulyanulilmi
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 模型训练, 数据集, 数值分析, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 算法评估
数据概述：
该数据集包含用于机器学习模型训练的特征数据，记录了由多个特征组合成的样本。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：数据来源未作具体地域限定，通用性强。
数据维度：数据集包含七个特征 (h1至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构建。数据以“-”分隔，每行代表一个样本，每个样本包含多个特征值和对应的目标值。
来源信息：数据来源于公开数据，具体来源未明确，但数据集结构清晰，适合作为模型训练的输入。
该数据集适合用于机器学习模型的训练和评估，特别是在回归、分类等任务中。
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的研究与开发，包括特征工程、模型调优等。
行业应用：可以应用于各类需要预测和分类的场景，如风险评估、客户行为分析等。
决策支持：支持基于数据的决策制定，通过训练模型预测未来趋势或结果。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，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探索不同特征组合对模型性能的影响，以及评估不同算法的预测能力，从而帮助用户提升模型的准确性和泛化能力。
