机器学习模型异常值检测与交叉验证数据集MachineLearningModelOutlierDetectionandCross-ValidationDataset-piashtanjin
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 异常值检测, 交叉验证, 分类预测, 数据预处理, 特征工程, 模型评估, K折交叉验证
数据概述：
该数据集包含用于机器学习模型训练和评估的数据，记录了多个类别特征和数值特征以及目标变量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用机器学习场景下的数据。
数据维度：包括“id”（样本标识符）、“cat0”至“cat9”（10个类别型特征）、“cont0”至“cont13”（14个连续型特征）、“target”（目标变量，可能为需要预测的数值）和“kfold”（交叉验证的折数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为30-days-ml-kfold-outliers.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于机器学习算法的测试与实践，经过预处理，包含了类别特征和连续型特征。
该数据集适合用于机器学习模型的训练、异常值检测、交叉验证和模型评估。
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，例如异常值检测算法的评估、不同特征工程方法的比较、交叉验证策略的性能分析等。
行业应用：可以应用于金融风控、欺诈检测、预测性维护等领域，其中异常值检测和模型评估至关重要。
决策支持：支持数据驱动的决策，例如通过模型预测目标变量，并结合异常值分析来提高决策的准确性。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解数据预处理、特征工程、模型训练、交叉验证和模型评估的流程。
此数据集特别适合用于探索异常值对模型性能的影响，评估不同模型的泛化能力，并优化模型训练流程。
