机器学习模型预测结果集成数据集_Machine_Learning_Model_Prediction_Integration
数据来源：互联网公开数据
标签：模型集成, 预测结果, 机器学习, 梯度提升树, LightGBM, CatBoost, XGBoost, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自多轮机器学习模型训练的预测结果，记录了使用不同超参数和随机种子训练的多个梯度提升树模型（包括XGBoost、LightGBM和CatBoost）的预测输出。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型训练的静态结果。
地理范围：数据未涉及地理信息，主要关注模型预测性能。
数据维度：包括每个样本的ID、真实类别(Class)，以及来自不同模型的预测概率或预测值，以及模型校准后的预测值（例如xgboost_prediction，xgboost_calibrated_prediction等），以及交叉验证的fold信息。
数据格式：主要为CSV格式，包含多个以“oof_”开头的CSV文件，以及其他辅助文件，如模型训练过程中的日志文件（.tsv、.json、.tfevents等）。
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、模型融合的研究，以及不同模型在特定任务上的表现对比分析。
行业应用：为数据科学和人工智能领域提供数据支持，尤其适用于构建预测系统、优化模型性能。
决策支持：支持模型选择、参数调优和风险评估，从而提升预测准确性和可靠性。
教育和培训：作为机器学习课程的实训素材，帮助学生理解模型集成方法，提升实践能力。
此数据集特别适合用于探索模型集成策略，优化预测结果，提升模型泛化能力，并进行模型性能评估。
