机器学习特征工程预测数据集MachineLearningFeatureEngineeringPredictionDataset-ayaesano
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 建模, 训练集, 测试集, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于机器学习模型训练和评估的结构化数值特征数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用机器学习任务。
数据维度：数据集包含多个特征变量，以“feature_a_XXX”命名，共164个特征，以及一个“id”字段用于标识样本。另有训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和样本提交文件（sample_submission.csv）以及数据说明文件（data_explanation (1).xlsx）。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，CSV文件包含训练数据、测试数据和提交示例，XLSX文件包含数据说明。
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、特征工程方法的研究，以及模型性能评估的学术研究。
行业应用：可用于构建预测模型，例如在风险评估、用户行为预测等领域。
决策支持：支持基于数据的决策制定和策略优化，通过模型预测结果辅助决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索特征对模型预测结果的影响，以及不同算法的性能对比，有助于用户提升机器学习建模能力。
