机器学习模型预测概率集成数据集MachineLearningModelPredictionProbabilityEnsemble-keshavshetty
数据来源：互联网公开数据
标签：模型集成, 概率预测, 分类模型, 数据融合, 机器学习, 预测分析, 模型评估, 概率校准
数据概述：
该数据集包含由多个机器学习模型生成的预测概率，记录了不同模型对同一批样本的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各种应用场景。
数据维度：数据集包括以下字段：
row_id: 样本的唯一标识符。
Actual: 真实标签，表示样本的实际类别。
gnb_proba: 朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes，GNB）模型的预测概率。
dt_le_proba: 决策树（Decision Tree，DT）模型的预测概率。
rf_proba: 随机森林（Random Forest，RF）模型的预测概率。
xgb_proba: XGBoost模型的预测概率。
数据格式：CSV格式，文件名为consolidated_proba.csv，便于数据分析和模型训练。
数据来源：数据集来源于多个机器学习模型的预测结果，已进行汇总。
该数据集适合用于模型集成、概率校准、模型比较和性能评估。
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：适用于机器学习模型集成、概率预测研究，以及模型性能评估与比较。
行业应用：可应用于风险评估、信用评分、客户流失预测等领域，提升预测准确性。
决策支持：支持基于多个模型预测结果的决策制定，提高决策的可靠性。
教育和培训：作为机器学习课程的实践案例，帮助学生理解模型集成和概率预测。
此数据集特别适合用于探索不同模型预测结果的融合方法，提高预测准确性和鲁棒性，并进行模型之间的对比分析。
